线性代数在机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和数据科学中都有广泛的应用。其中,主成分分析(PCA)是最重要的数据降维方法之一,它可以将高维数据映射到低维空间,从而减少数据的维度,提高计算效率 。另外,词嵌入(Word Embeddings)也是NLP中的一个重要应用,它可以将单词转换为向量形式,从而更好地进行计算。
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