机器学习零基础小白指南---- 线性代数入门

前言

线性代数是机器学习的基石。在掌握机器学习的实战技巧之前，数学基础是绕不过去的一环。本文从零基础视角，通过简明易懂的方式，带你掌握线性代数的核心概念，帮助你构建机器学习的数据表示与运算基础。

为什么从线性代数开始？

数据表示：机器学习中的数据多以矩阵或向量形式表示，线性代数是理解这些数据的语言。
模型构建：从线性回归到神经网络，矩阵运算是核心。
特征变换：降维、特征提取等技术都依赖线性代数。

一、向量：数据的基本单元

1.1 向量的定义

向量是线性代数的核心概念之一，可看作一组有序数值的集合，用于描述对象的特征。

例子：

描述一个人的体型：

身高：170 厘米
体重：65 公斤
年龄：30 岁

这些特征可以组合为一个向量：

[

v = [170, 65, 30]

]

1.2 向量的维度与表示

维度：向量元素的数量。例如，向量 (v = [170, 65, 30]) 是三维向量。
表示方法 ：
- 数学形式：列向量或行向量
  [
  v =
  \begin{bmatrix}
  170 \
  65 \
  30
  \end{bmatrix},\quad
  v = [170, 65, 30]
  ]
- 编程形式（Python）：
  python 复制代码
```
import numpy as np
v = np.array([[170], [65], [30]])  # 列向量
```

1.3 向量的基本运算

向量加法
[
a = [1, 2],\quad b = [3, 4],\quad a + b = [4, 6]
]
Python实现：

python 复制代码

a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
print(a + b)

数乘
[
c \cdot v = [c \cdot v_1, c \cdot v_2]
]
例子：
[
2 \cdot [3, 4] = [6, 8]
]
Python实现：

python 复制代码

v = np.array([3, 4])
c = 2
print(c * v)

向量的长度（范数）
[
|v| = \sqrt{v_1^2 + v_2^2 + \dots + v_n^2}
]
例子：
[
v = [3, 4],\quad |v| = \sqrt{3^2 + 4^2} = 5
]
Python实现：

python 复制代码

from numpy.linalg import norm
v = np.array([3, 4])
print(norm(v))

二、矩阵：多维数据的集合

2.1 什么是矩阵？

矩阵是一个二维数组，由行和列组成，用于表示数据集、模型参数和特征变换。

例子：房价数据集

面积(㎡)	房龄(年)	房价(万元)
50	5	100
100	10	200
150	8	300

对应的矩阵表示：

[

X =

\begin{bmatrix}

50 & 5 \

100 & 10 \

150 & 8

\end{bmatrix}, \quad y =

\begin{bmatrix}

100 \

200 \

300

\end{bmatrix}

]

2.2 矩阵的运算

矩阵加法
两个相同维度的矩阵逐元素相加。
[
A =
\begin{bmatrix}
1 & 2 \
3 & 4
\end{bmatrix}, \quad B =
\begin{bmatrix}
5 & 6 \
7 & 8
\end{bmatrix}, \quad A + B =
\begin{bmatrix}
6 & 8 \
10 & 12
\end{bmatrix}
]
Python实现：

python 复制代码

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(A + B)

矩阵乘法
[
C = A \cdot B
]
规则：若 (A) 为 (m \times n) 矩阵，(B) 为 (n \times p) 矩阵，则结果为 (m \times p) 矩阵。
Python实现：

python 复制代码

C = A.dot(B)  # 或 np.matmul(A, B)

三、矩阵的高级操作

3.1 矩阵的逆

定义：若存在矩阵 (A^{-1})，使得 (A \cdot A^{-1} = I) （单位矩阵），则 (A^{-1}) 为 (A) 的逆矩阵。

计算公式 （对于 (2 \times 2) 矩阵）：

[

A =

\begin{bmatrix}

a & b \

c & d

\end{bmatrix},\quad

A^{-1} = \frac{1}{ad - bc}

\begin{bmatrix}

d & -b \

-c & a

\end{bmatrix}

]

Python实现：

python 复制代码

A = np.array([[4, 7], [2, 6]])
A_inv = np.linalg.inv(A)
print(A_inv)

四、矩阵在机器学习中的应用

4.1 线性回归中的矩阵运算

线性回归目标：找到参数向量 (\theta)，使得

[

y = X\theta

]

通过最小化误差：

[

\min_\theta |X\theta - y|^2

]

正规方程解：

[

\theta = (X^T X)^{-1} X^T y

]

Python实现：

python 复制代码

X = np.array([[1, 50], [1, 100], [1, 150]])
y = np.array([100, 200, 300])
theta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
print("参数向量 theta:", theta)

结语

线性代数是理解机器学习算法的关键工具。希望本文能帮助你从零基础逐步建立数学认知，为后续学习奠定基础。如果你有任何问题或建议，欢迎评论交流！