摘要：
线性代数-第13篇：奇异值分解（SVD）：稀疏数据的特征提取 在大数据、人工智能与量化投资领域，处理高维稀疏数据（如用户-商品评分矩阵、文本词向量矩阵）是常见挑战。奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD） 作为线性代数的核心工具，通过分解矩阵为低秩近似形式，既能 阅读全文
posted @ 2025-04-21 23:38
程序员勇哥
阅读(88)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
线性代数-第12篇：主成分分析（PCA）：跨领域降维技术 在人工智能、量化投资和大数据领域，数据维度高、噪声多是常见挑战。 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） 作为线性代数的经典应用，通过特征值分解实现数据降维，既能保留核心信息，又能提升计算效率。本文将解 阅读全文
posted @ 2025-04-21 23:30
程序员勇哥
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
线性代数-第11篇：线性回归与矩阵运算：AI与量化的基础模型 在线性代数的实际应用中，线性回归是连接理论与技术落地的核心桥梁之一。无论是AI领域的预测模型，还是量化投资中的收益分析，线性回归都依赖矩阵运算实现高效求解。本文将深入解析线性回归的矩阵化表达、求解方法及其在AI、量化投资和大数据中的应用。 阅读全文
posted @ 2025-04-21 23:18
程序员勇哥
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
线性代数-第10篇：线性相关与无关的通俗判断 在人工智能、量化投资和大数据分析中，数据的冗余性与独立性直接影响模型的效率与准确性。线性相关与线性无关作为线性代数的基础概念，能够帮助我们判断数据特征是否存在冗余，从而优化模型结构。本文将结合实际案例，用通俗易懂的方式讲解线性相关与无关的判定方法及其应用 阅读全文
posted @ 2025-04-21 22:49
程序员勇哥
阅读(41)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础 在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应 阅读全文
posted @ 2025-04-21 22:38
程序员勇哥
阅读(18)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
线性代数-第8篇：相似矩阵与对角化：算法加速的数学原理 在人工智能、量化投资和大数据领域，复杂矩阵运算往往带来高昂的计算成本。而相似矩阵与矩阵对角化作为线性代数中的核心技巧，通过将复杂矩阵转化为更简单的对角矩阵形式，显著提升算法效率。本文将结合实际场景，解析其原理与应用价值。 一、相似矩阵：不同视角 阅读全文
posted @ 2025-04-21 22:35
程序员勇哥
阅读(63)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号