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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