课程介绍

• 

  黄博士

  研究员/技术专家/教授

  浙江大学应用数学系博士，现任教于浙江师范大学，专业从事公共课数学教学，包括线性代数、高等数学等学科。

• 主题说明

  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。

• 学习要点

  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

• 课时安排

  课程安排

  ---

  本课程是一个系列课程：

  第一讲：矩阵初步

  第二讲：矩阵变换和线性空间

  第三讲：矩阵求导