线性代数-数据科学数学基础

线性代数-数据科学数学基础
共42节 361人在学 课程详情
  • 向量(上)
  • 向量(下)
  • 向量加法和标量乘法
  • 线性组合、仿射组合和凸组合
  • 矩阵
  • 矩阵加法和向量乘法
  • 点积和范数
  • 距离和角度
  • 线性函数和仿射函数
  • 线性方程组
  • 线性相关和无关
  • 线性变换
  • 矩阵乘法及其相关运算
  • 分块矩阵
  • 矩阵逆
  • 向量空间
  • 基和坐标系
  • 空间维度和矩阵秩
  • 基变换
  • 矩阵的左右逆
  • 矩阵的MOORE-PENROSE (MP)逆
  • MP逆和线性方程组的解
  • 特征值和特征向量
  • 矩阵对角化
  • 向量空间的线性变换
  • 正交集
  • 正交投影
  • 最佳逼近定理和最小二乘
  • 正交对角化
  • 二次型和正定矩阵
  • 二次型极值定理
  • 奇异值分解(SVD)
  • Kronecker积和矩阵向量化
  • 标量函数、向量函数和矩阵函数
  • 函数可微性、微分和导数(上)
  • 函数可微性、微分和导数(下)
  • 链式法则、雅可比矩阵和黑森矩阵
  • 矩阵导数原理
  • 矩阵导数实例讲解
  • 随机向量
  • 协方差矩阵
  • 均值向量和协方差矩阵的估计

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    课时介绍

    对角化

    课程介绍

    本课程是专为程序员,数据科学(人工智能)学习者、从业者准备的线性代数课程。

    课程目标非常明确:让大家能看懂高级统计方法、机器学习和深度学习算法中的线性代数内容。

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