课程介绍

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  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. 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

• 课时安排

  课程安排

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  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