Casos de uso:
- Para el aprendizaje automático : muchos conceptos de aprendizaje automático están vinculados a conceptos de álgebra lineal. Algunos ejemplos básicos, PCA – valor propio, regresión – multiplicación de matrices … Como la mayoría de las técnicas de ML tratan con datos de alta dimensión, a menudo se representan como matrices.
- Para el modelado matemático : por ejemplo, si desea capturar comportamientos (ventas, compromiso, etc.) en un modelo matemático, puede usar una matriz para desglosar las muestras en sus propios subgrupos, y cada uno tiene su propio parámetro en lugar de usar un global valor. Esto requiere una manipulación básica de la matriz. Inversión matricial, derivación, resolución de ecuaciones diferenciales parciales o diferenciales de primer orden con matrices, por ejemplo.
- Para comprender la distribución de alta dimensión: multinomial como el ejemplo básico y hay muchos más.
Recurso:
- Álgebra lineal bien hecho, Axler : No puedo recomendar más este libro. Elegante, claro, ordenado. Toma LA en un enfoque no tradicional. No se apresura a introducir todas las fórmulas, pero se asegura de explicar bien los fundamentos matemáticos de cada concepto. Una buena pregunta para evaluar su verdadera comprensión de LA es: ¿qué es el valor propio? (No me digas la fórmula). Axler te da la respuesta si la lees hasta el final.
- The Matrix Cookbook : página en math.uwaterloo.ca Esto ya se menciona en las otras respuestas. Más como una herramienta de referencia.
Conceptos:
- En cuanto a los conceptos, la tabla de la página de contenido en el libro de cocina matriz es una buena lista. Pero quiero enfatizar que una cosa es saber cómo hacer el cálculo y otra es comprender fundamentalmente un concepto más allá de lo que dice la fórmula. Numerosos paquetes de software pueden hacer lo primero, leer detenidamente Axler u otro buen libro de texto le dará lo último.
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