线性代数(极速版)-数据科学数学基础

线性代数(极速版)-数据科学数学基础
共12节 190人在学 课程详情
  • 向量和矩阵
  • 矩阵乘法和逆矩阵
  • 随机向量
  • 协方差矩阵
  • 均值向量和协方差阵的估计
  • 矩阵导数
  • 最小二乘矩阵方法
  • 特征值特征向量和二次型
  • 内积、范数和距离
  • 正交和正交对角化
  • 正定和非负定矩阵
  • 特征值的极值

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    课时介绍

    最小二乘矩阵方法

    课程介绍

    线性代数内容繁多,从头开始学习会耗费大量时间。学习人工智能涉及到的线性代数知识并不是很多,为了方便人工智能课程的学习,本课程梳理了线性代数中的一部分内容,方便同学们能用最快的时间学完人工智能涉及到的线性代数核心知识。

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