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【课程介绍】
从工程角度探讨线代的典型应用，通过“刷实例”来培养解决工程问题的数学直觉。
课程安排
1.从新的角度讲解线性代数中最重要的知识点；(从有别于大学课程的角度，更深入理解线性代数)
向量、矩阵、矩阵乘法、方程组、矩阵分解...
2.探讨每一个知识点的典型应用；
推荐系统中的相似性度量
图像处理中的低通滤波及边缘检测
游戏中的图形变换
天文学中的轨道参数估计
数据降维中的主成分分析
人脸识别
搜索引擎中的网页排名
基于协同过滤的推荐系统
3.用Python实现上述应用。
总结起来，就是每学完一个知识点，就给出相关实例，并用Python语言做对应的代码实践！
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【课程收益】
对线性代数有更透彻的理解
建立起解决工程问题的数学直觉
掌握Python
面试加分（尤其是算法岗）
对线性代数有更透彻的理解
建立起解决工程问题的数学直觉
掌握Python
面试加分（尤其是算法岗）
课程大纲
课件付费后打包下载
- 第一章：课程简介
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- 1. 课程简介 5:16
- 第二章：再探向量
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- 1. 向量、运算、性质 5:18
- 2. 向量的直观理解 4:45
- 3. 工程应用：相似性度量 11:45
- 4. 相似性度量：代码实践 课件付费后下载 12:20
- 第三章：再探矩阵
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- 1. 矩阵、运算、性质 9:12
- 2. 工程应用：图像平滑 9:17
- 3. 图像平滑：代码实践 课件付费后下载 15:56
- 4. 工程应用：图形变换 10:45
- 5. 图形变换：代码实践 课件付费后下载 9:34
- 第四章：矩阵与线性方程组
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- 1. 矩阵与线性方程组 11:47
- 2. 线性方程组的类型 13:33
- 3. 工程应用：天体轨道参数估计 5:30
- 4. 天体轨道参数估计_代码实践 课件付费后下载 6:38
- 第五章：向量空间
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- 1. 矩阵乘法与投影 4:27
- 2. 基底和张成空间 8:38
- 3. 基变换和坐标变换 10:23
- 第六章：特征值分解
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- 1. 特征向量与特征值 7:02
- 2. 特征值分解 8:41
- 3. 特征向量几何解释（选修） 4:13
- 4. 工程应用：主成分分析 19:27
- 5. 主成分分析：代码实践 课件付费后下载 16:53
- 6. PCA与人脸识别（上） 课件付费后下载 18:12
- 7. PCA与人脸识别（下） 课件付费后下载 16:22
- 8. 工程应用：网页排序算法 12:26
- 9. PageRank算法_代码实践 课件付费后下载 8:40
- 第七章：奇异值分解
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- 1. 奇异值分解 5:16
- 2. 工程应用：图像压缩 6:22
- 3. 图像压缩：代码实践 课件付费后下载 10:01
- 4. 工程应用：推荐系统 8:34
- 5. 推荐系统：代码实践 课件付费后下载 16:28
- 第八章：课程总结
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- 1. 课程总结 6:49
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