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李宏毅线性代数中文课程
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课程目录
课程介绍
课时1:课程简介
课时2:我们将学习什么?
课时3:Python 安装方法
课时4:线性方程组
课时5:线性方程组
课时6:向量
课时7:向量
课时8:矩阵
课时9:矩阵
课时10:矩阵-向量乘法
课时11:矩阵-向量乘法
课时12:是否可解
课时13:是否可解
课时14:多少个解?
课时15:多少个解?
课时16:求解线性方程系统
课时17:求解线性方程系统(上)
课时18:求解线性方程系统(下)
课时19:从简化行阶梯形矩阵(RREF)中学到什么?
课时20:从 RREF 中学到什么?(一)
课时21:从 RREF 中学到什么?(二)
课时22:从 RREF 中学到什么?(三)
课时23:从 RREF 中学到什么?(四)
课时24:作业一:环检测
课时25:矩阵算法
课时26:矩阵算法
课时27:矩阵的逆
课时28:矩阵的逆(一)
课时29:矩阵的逆(二)
课时30:矩阵的逆(三)
课时31:作业二:希尔密码
课时32:子空间
课时33:子空间
课时34:基(Basis)
课时35:基(Basis)
课时36:列空间、空间、行空间
课时37:列空间、空间、行空间
课时38:坐标系
课时39:坐标系
课时40:坐标系下的线性函数
课时41:坐标系下的线性函数
课时42:作业三:余弦变换
课时43:行列式
课时44:行列式(上)
课时45:行列式(下)
课时46:特征值和特征向量
课时47:特征值和特征向量
课时48:对角化
课时49:对角化(上)
课时50:对角化(下)
课时51:佩奇排名
课时52:佩奇排名
课时53:作业四:佩奇排名
课时54:正交化
课时55:正交化
课时56:正交投影
课时57:正交投影
课时58:作业五:PM 2.5 预测中的线性回归
课时59:正交基
课时60:正交基
课时61:正交矩阵和对称矩阵
课时62:正交矩阵和对称矩阵(上)
课时63:正交矩阵和对称矩阵(下)
课时64:广义向量
课时65:广义向量(上)
课时66:广义向量(下)
课时67:奇异值分解
课时68:奇异值分解
课时69:作业六:奇异值分解
课程概述
台湾大学李宏毅老师的《线性代数》课程,为《机器学习》课程的内容补充,给数学基础薄弱的同学补充人工智能相关数学知识。
本课程根据李宏毅老师 2018 年秋季学期的《线性代数》课程设计编排,网易云课堂已获得本课程授权。本介绍页面根据老师课程内容制作。
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