【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-线性代数之矩阵分解

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共10节 654人在学 课程详情
  • 1. 矩阵的迹
  • 2. 相似矩阵
  • 3. 迹是特征值的总和
  • 4. 可对角化矩阵
  • 5. 不同特征值对应的特征向量线性无关
  • 6. 对称矩阵
  • 7. 谱定理
  • 8. 特征分解
  • 9. 奇异分解
  • 10. 奇异值分解的计算

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    课时介绍

    2. 相似矩阵

    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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