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人工智能机器学习实际应用必备课重学线性代数2020年

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发表于 2021-1-1 00:14:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
第00讲:一起来学会线性代数  jlm-928
3 y3 Z# u9 t1 D4 t" R第01讲:导读:如何在机器学习中运用线性代数工具+ S6 V! Z* y" T5 H* u; C! i) D& D( S  u3 f6 K
第02讲:基本概念:线性代数研究的到底是什么问题4 Q+ _+ k" a) q9 B
  L! |- S) ^$ I, c# a& J: b/ L第03讲:矩阵:为什么说矩阵是线性方程组的另一种表达
: ]; d4 t- {* b. e2 H) |4 b7 z0 Z2 t8 V- h7 [& _% E第04讲:解线性方程组:为什么用矩阵求解的效率这么高' D9 c1 S! W8 R* |
1 S' N. a- h4 S8 j  l4 s! t第05讲:线性空间:如何通过向量的结构化空间在机器学习中做降维处理8 e7 V. l. x. }( e
" a+ [  W6 E; e4 b第06讲:线性无关:如何理解向量在N维空间的几何意义
0 \2 y- b+ E" w) U% J$ {1 @( d6 x/ Y  M( u第07讲:基和秩:为什么说它表达了向量空间中“有用”的向量个数* Q8 @" ^1 o3 ^
3 ~4 i0 N; G4 e1 v6 R+ {第08讲:线性映射:如何从坐标系角度理解两个向量空间之间的函数% ?$ [) x4 V/ o2 m9 V" n6 Q7 Q* g- W) z8 t. w. u* I
第09讲:仿射空间:如何在图形的平移操作中大显身手# C. U: e+ o& M, e5 @1 _, j* B- |# ?5 b
' R/ L4 Q% u$ d5 S第10讲:解析几何:为什么说它是向量从抽象到具象的表达
0 z) X. @  P. t* _+ A, Y! ?( h) e# {7 X  [4 a% f+ N% B3 Q附赠线性代数5道典型例题及解析
! K: N+ m6 J- N  B1 {2 a* A( h% |& V, e' a' L8 q第11讲:如何运用线性代数方法解决图论问题; Y+ v# T: Q! m0 }
& d3 j( U* S7 w/ D) x9 O第12讲:如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上* t, _2 l5 h  h1 R9 M7 E. w3 \+ V2 q' x' ?4 J2 r
第13讲:如何通过有限向量空间加持的希尔密码,提高密码被破译的难度# F1 e# X* f( X- U
. f3 O& ~5 I/ ]8 F第14讲:如何在深度学习中运用数值代数的迭代法做训练0 ]# C5 T; J* |# \  Q8 a) d3 s: J$ h+ A' E1 Z- ]
第15讲:如何从计算机的角度来理解线性代数
6 O. K* i7 y3 g/ ~9 E& ^3 s" q7 I/ D9 W; r; i" I线性代数水平测试20题5 W: g7 @' T  F( _7 Z" F) z+ n% v0 v: P# p& y
[完结]和数学打交道这么多年的三点感悟# @* W* [- @5 Z2 l; S! x* m' m% H6 |! q7 c1 y/ U& j8 U

7 v! p% ?, B7 q- |$ D3 S' D# }, J% i
# t. m! U& t, p3 `1 \2 ^) E: G资源下载地址(百度云盘):
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人工智能机器学习实际应用必备课重学线性代数2020年
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学习7 B, d+ u5 r4 y2 B3 R, U: i; _
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