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发布时间: 2022年2月21日 15:05

最近更新: 2022年2月23日 15:44

资源类型: VIP


开篇词 (1讲)


开篇词 | 从今天起,学会线性代数

基础篇 (11讲)


01 | 导读:如何在机器学习中运用线性代数工具?
02 | 基本概念:线性代数研究的到底是什么问题?
03 | 矩阵:为什么说矩阵是线性方程组的另一种表达?
04 | 解线性方程组:为什么用矩阵求解的效率这么高?
05 | 线性空间:如何通过向量的结构化空间在机器学习中做降维处理?
06 | 线性无关:如何理解向量在N维空间的几何意义?
07 | 基和秩:为什么说它表达了向量空间中“有用”的向量个数?
08 | 线性映射:如何从坐标系角度理解两个向量空间之间的函数?
09 | 仿射空间:如何在图形的平移操作中大显身手?
10 | 解析几何:为什么说它是向量从抽象到具象的表达?
基础通关 | 线性代数5道典型例题及解析

应用篇 (6讲)


11 | 如何运用线性代数方法解决图论问题?
12 | 如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上?
13 | 如何通过有限向量空间加持的希尔密码,提高密码被破译的难度?
14 | 如何在深度学习中运用数值代数的迭代法做训练?
15 | 如何从计算机的角度来理解线性代数?
强化通关 | 线性代数水平测试20题

结束语 (1讲)


结束语 | 和数学打交道这么多年,我的三点感悟