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支付宝机器学习之矩阵
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。
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。适合对象：机器学习相关人士或者在校大学生。
已报名
85
直播时间
8月5日起，每周六、日上午10:00-12:00
课程大纲
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01
矩阵初步
黄博士
05月07日 20:00 - 21:30 观看回顾1. 矩阵的基本概念：
（1）实数、向量、矩阵、张量
（2）矩阵和向量的关系
（3）矩阵和方程组的关系
（4）特殊矩阵：单位矩阵，数量矩阵，对角矩阵，三角矩阵
2. 矩阵的基本运算：
（1）矩阵的加、减、乘（数乘和矩阵乘法）、除，转置（对称矩阵），求行列式
（2）方程组的矩阵表示
（3）矩阵三个初等变换
（4）矩阵的逆、秩、迹
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02
矩阵变换和线性空间
黄博士
05月08日 20:00 - 21:00 观看回顾1. 线性空间
（1）线性的概念、线性相关、线性表示（线性组合）和方程组的关系
（2）线性空间、线性子空间（生成子空间）、向量组的值域和核
（3）线性空间的范数、
范数（p=1、2、
）、矩阵的Frobenius范数2. 矩阵分解
（1）特征分解、正交分解、正定（半正定）矩阵、正定矩阵和特征分解之间的关系、SVD分解（Moore-Penrose伪逆）
（2）应用举例：PCA
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03
矩阵求导
黄博士
05月09日 20:00 - 21:00 观看回顾1. 梯度向量、Hessin矩阵、方向导数、多元函数泰勒展开、梯度下降
2. 应用举例：小二乘法
课程收益
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。
课程交流&提醒
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大家关心的问题
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1.直播错过，有视频可以观看吗？答：每期直播都有视频回放，付费学员可反复观看，有效期2年。
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2.代码资料学员可以拿到吗？答：每期课件及代码资料都会上传供学员下载，详见回放课程目录的下载按钮。
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3.开课前会有通知吗？答：已经购买课程学院可关注公众号“CSDN程序员研修院”，获取开课前提醒，也可以绑定手机号，或者短信提醒通知。
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