Compreendendo o espaço de linha, espaço de coluna, classificação e nulidade com um conjunto de dados simples de preços de casas

A álgebra linear está em toda parte no aprendizado de máquina, mesmo que muitas vezes esteja escondida atrás de estruturas como PyTorch ou TensorFlow. Conceitos como espaço de linha, espaço de coluna, classificação e nulidade não são apenas matemática abstrata – eles nos ajudam a entender o que nosso modelo pode aprender e prever. Neste blog, exploraremos essas ideias usando um conjunto de dados simples de previsão de preços de imóveis. 1. O conjunto de dados Suponha que temos um conjunto de dados de casas com 3 características: Tamanho da casa (pés quadrados) Quartos Idade (anos) 1 1200 3 10 2 1500 4 5 3 2700 7 25 W

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Fonte: DEV Community