当您查看线性模型、矩阵代数的理论时是必不可少的，您还可以在《多元分析方法》一书中看到有用性（因为在 ML 中您确实使用了超过 1 个变量，因此在后面的详细理论中进行了解释）。

简单来说：协方差矩阵显示 distribution magnitude and measure of directional变量之间的关系 for multivariate data in multidimensional space和有用的工具decorrelate variables or applied as transformation for other variables。这是ML 空间中的 math-info cor 和 cov cor vs cov

此外，它对于模型非常有用，特别适用于大数据建模、降维（即 PCA）和系列。我也用它来减少特征，你可以使用 cov 矩阵或 corr 矩阵来提取需求并构建 PC 等等（这在这里解释很多，也是解释 PCA 的一部分）。

希望它有所帮助，如果是这样的话，可以添加数学解释。