机器学习数学基础之矩阵视频教学

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共37节 12618人在学 课程详情
  • 矩阵初步

    • 机器学习之矩阵论课程介绍
    • (一)矩阵基本概念
    • (二)矩阵基本运算
    • (2.1)矩阵相等
    • (2.2)矩阵加减法
    • (2.3)数与矩阵乘法
    • (2.4)矩阵与矩阵乘法
    • (2.5)矩阵的转置
    • (2.6)方阵的行列式(determinant)
    • (2.7)矩阵的逆
    • (2.8)矩阵的秩
    • (2.9)矩阵的迹运算
    • 矩阵第一课课后答疑
  • 矩阵变换和线性空间

    • 线性空间与矩阵分解
    • (一)线性空间简介
    • (1.1)线性空间的定义
    • (1.2)线性空间的基
    • (1.2.1)线性空间的基的定义
    • (1.2.2)坐标
    • (1.3)线性空间的基数
    • (二)矩阵分解简介
    • (2.1)特征值与特征向量定义
    • (2.2)矩阵分解
    • (2.3)正交矩阵与标准正交基
    • (2.4)正交矩阵的性质
    • (2.5)正交分解
    • (2.6)正交分解的几何意义
    • (2.7)矩阵的SVD(奇异值分解)
    • (2.8)SVD应用:Moore-Penrose伪逆
    • (2.9)SVD应用:PCA(主成分分析)的数学原理
    • 矩阵第二课课后答疑
  • 矩阵求导

    • 多元函数极值问题(矩阵求导)
    • (1.1)多元函数导数的定义
    • (1.2)最速下降方向
    • (1.3)牛顿法
    • (1.4)案例讲解:最小二乘法(线性回归)、岭回归、Logistic回归

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    课时介绍

    (2.6)方阵的行列式(determinant)-矩阵初步机器学习数学基础之矩阵视频教学

    课程介绍

    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。帮助想入门机器学习的朋友们快速掌握数学基础。 主要内容: 1. 矩阵的定义、性质、运算、分解以及应用。 2. 线性空间、范数、生成子空间相关知识。
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