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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • 机器学习之矩阵

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    第一章:矩阵初步
    • 1. 机器学习之矩阵论课程介绍 (免费)
    • 7:00
    • 2. (一)矩阵基本概念 (免费)
    • 24:59
    • 3. (二)矩阵基本运算
    • 0:46
    • 4. (2.1)矩阵相等
    • 0:58
    • 5. (2.2)矩阵加减法
    • 4:16
    • 6. (2.3)数与矩阵乘法
    • 3:36
    • 7. (2.4)矩阵与矩阵乘法
    • 21:49
    • 8. (2.5)矩阵的转置
    • 5:04
    • 9. (2.6)方阵的行列式(determinant)
    • 15:04
    • 10. (2.7)矩阵的逆
    • 12:35
    • 11. (2.8)矩阵的秩
    • 24:57
    • 12. (2.9)矩阵的迹运算
    • 2:31
    • 13. 矩阵第一课课后答疑
    • 20:32
    第二章:矩阵变换和线性空间
    • 1. 线性空间与矩阵分解 (免费)
    • 0:43
    • 2. (一)线性空间简介 (免费)
    • 4:48
    • 3. (1.1)线性空间的定义
    • 16:26
    • 4. (1.2)线性空间的基
    • 9:49
    • 5. (1.2.1)线性空间的基的定义
    • 10:19
    • 6. (1.2.2)坐标
    • 5:56
    • 7. (1.3)线性空间的基数
    • 17:46
    • 8. (二)矩阵分解简介
    • 1:16
    • 9. (2.1)特征值与特征向量定义
    • 6:01
    • 10. (2.2)矩阵分解
    • 8:59
    • 11. (2.3)正交矩阵与标准正交基
    • 3:40
    • 12. (2.4)正交矩阵的性质
    • 4:32
    • 13. (2.5)正交分解
    • 3:56
    • 14. (2.6)正交分解的几何意义
    • 6:19
    • 15. (2.7)矩阵的SVD(奇异值分解)
    • 5:33
    • 16. (2.8)SVD应用:Moore-Penrose伪逆
    • 7:59
    • 17. (2.9)SVD应用:PCA(主成分分析)的数学原理
    • 7:30
    • 18. 矩阵第二课课后答疑
    • 10:06
    第三章:矩阵求导
    • 1. 多元函数极值问题(矩阵求导)
    • 3:50
    • 2. (1.1)多元函数导数的定义
    • 5:57
    • 3. (1.2)最速下降方向
    • 17:35
    • 4. (1.3)牛顿法
    • 30:20
    • 5. (1.4)案例讲解:最小二乘法(线性回归)、岭回归、Logistic回归
    • 40:28
    • 6. 矩阵第三课课后答疑
    • 5:12

    优惠套餐

    机器学习之数学基础系列
    套餐价:¥799.00
    会员9折
    原价:¥997
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】高级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      购买课程后添加小助手为好友(微信ID:superaihelper)加入课程讨论群。本课程囊括了机器学习理论中所需要的和线性代数相关的所有知识。 主要有矩阵的定义、性质、运算、分解以及应用。另外,还会讲解线性空间、范数、生成子空间相关知识。
    • 【课程目标】
      本课程由专业数学系老师讲解,从数学背景和现实应用中讲解线性代数的相关知识,摆脱传统的讲概念、记公式、解体的数学学习模式,让听众对线性代数有一个全新的、深刻的认识。使听众能够了解矩阵和空间的概念、性质。深刻理解矩阵各类运算、分解的数学意义和应用,为后续的机器学习打下扎实的数学基础。
    • 【课程计划】
      (一)矩阵初步; (二)矩阵变换和线性空间; (三)矩阵求导。

    第一章:矩阵初步

    第二章:矩阵变换和线性空间

    第三章:矩阵求导

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    请问购买了课程怎么加群,以及课件作业什么的怎么领取
    2017-08-29 21:48:57
    非常棒
    2017-08-18 08:31:34
    请问我购买了课程如何加群领取课程相关的作业啊……
    AI100
    13课程114494学员
    AI100致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师,200万各行业数据科学专家,帮助30万中国企业走向智能化。
    所属机构:AI100