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【课程介绍】
本课程是接着上一个课程的高阶线性代数课程, 能够让机器学习的理解跟上一层楼.
主讲线性代数之矩阵分解,通过本次课程的学习对PCA算法了解的更加深入.
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【课程收益】
为学习人工智能打下牢固的数学基础.
了解特征值分解矩阵原理
了解奇异值分解矩阵原理
为学习人工智能打下牢固的数学基础.
了解特征值分解矩阵原理
了解奇异值分解矩阵原理
- 章节目录
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- 01. 1. 矩阵的迹 18:23
- 02. 2. 相似矩阵 12:20
- 03. 3. 迹是特征值的总和 9:46
- 04. 4. 可对角化矩阵 10:23
- 05. 5. 不同特征值对应的特征向量线性无关 16:04
- 06. 6. 对称矩阵 7:56
- 07. 7. 谱定理 15:47
- 08. 8. 特征分解 8:58
- 09. 9. 奇异分解 15:43
- 10. 10. 奇异值分解的计算 11:58
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