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1、线性代数对机器学习的作用——将具体事物抽象为数学对象
对于线性代数来说，我们可以对它做一个简单的定义。所谓线性代数是什么?就是数量和结构的一个组合，也就是说，线性代数等于数量加上结构。本身数量呢，它是一个单独的数。对于单个的数我们没有结构可言，对于单个的对象没有结构可言。但是当我们把一组数，或者一堆数排列到一块儿的时候，这个排列不是随机的排列，而是有一定的顺序进行排列的时候，这个时候，数目之间的顺序或者数量之间的顺序就形成了一种结构，这个结构就可以蕴含一定的信息，能够供我们去使用。
除了顺序之外，结构还有另外一层含义。我可以对数量定义一些运算。在线性空间里面我们提到，基本的运算包括什么呢?包括加法，包括数乘，这样一些运算。有了运算之后，我们就可以对不同的对象，单个的数目放在一块儿，按照一定的顺序排列在一起，我们可以把它组成一个向量，组成这样一个对象。那么有了加法，数乘这样一些运算之后，你就可以对这个对象再来进行一些操作。这样的话，就实现了把具体事物给它抽象成数学对象，这样的一个过程。这就是线性代数最主要的一个作用。当然不光是在机器学习里面，在其他应用到线性代数的场合也是一样：把具体的事物抽象成为数学对象。
2、线性代数对机器学习的作用——提升大规模运算的效率
当然除此之外呢，它还有另外一个优势，线性代数还有另外一个作用，就是能够提升大规模运算的效率。因为在现代的机器学习当中，我们要处理的数据都是海量的数据，数据的数量是呈指数形式的增长。我们要处理的数据越来越多，如果只是简单地说，用最传统的方法，用一个一个的 for 循环去处理高维的矩阵，它的效率肯定是相当低下。有了线性代数之后，我们可以把矩阵的运算引入到机器学习的算法当中，通过一些额外的库，或者一些额外的软件包，提升大规模运算的效率。这里面最直观的一个例子就是 MATLAB 软件。MATLAB 软件本身名字叫矩阵实验室。它的特点，或者说它的卖点就在于，对矩阵，或者说对向量它操作的高效率。
所以说呢，线性代数，我们把它总结一下，它就等于数量和结构的组合。它的作用，一方面可以把具体的事物抽象成数学对象，另外一方面，可以提升大规模运算的效率。
以上就是有关于线性代数对机器学习的作用的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。