重学线性代数
朱维刚
前阿里云资深技术专家，毕埃慕（BIM）首席战略官、副总裁
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课程目录
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 从今天起，学会线性代数
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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
结束语 | 和数学打交道这么多年，我的三点感悟
朱维刚 2020-09-04
你好，我是朱维刚。
一眨眼就到了课程结束的时候了，其实我特别不喜欢“结束”这个词，因为学习是没有终点的。我想了很久结束语应该写些什么内容，最后，我还是想从自身的经历，以及技术人的角度，分享一些故事给你，希望能对你有些启发，能够更多地从底层逻辑去思考问题、从数学角度去思考问题。
很多问题归根结底都是数学问题
在课程开篇词里我分享过，自己出生于上世纪 80 年代初，从小父母就一直给我灌输“学好数理化，走遍天下都不怕”的思想。但一开始，我只知道要学好数学，对数学能用在什么地方根本没什么概念。直到进入大学和研究生阶段，学了工程数学之后才真正恍然大悟——原来数学可以用在各类工程上。
后来正式参加工作，我和数学之间的关系也愈加紧密。2008 年，我第一次出国，去比利时首都布鲁塞尔工作。得空的时候，我就坐上小火车去一些名校蹭课、听讲座。像比利时的鲁汶大学、荷兰的乌得勒支大学等等，都是我经常光顾的地方。
每次我都会去听一些教授的理工类课程，这些知识的摄入也让我慢慢形成了自己的底层逻辑思维，特别是会更多地从数学角度来考虑解决问题的方法。
虽然和数学打了这么多年交道，但有意思的是，我觉得自己其实不算是对数学本身特别感兴趣。真正让我对数学保持探究精神的原因是，我对什么东西都很好奇，我总是想看看它背后到底有着怎样的原理。只是我看到最后发现，很多问题其实都变成了数学问题。比如，在导读中说的 KNN 监督学习算法的底层，其实就是计算向量之间的距离。
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精选留言(3)
种花家跟上老师上完课了，还有好多不是很懂的，不过没关系，我会经持续看的作者回复: 你好，种花家，全部上完不容易，很赞，后续有问题可以保持沟通，有机会也可以结合一些实践场景来尝试。
2020-09-04 1
那时刻感谢老师的分享，把多年前的数学知识又串连起来了。
老师结束语里的：做技术是需要有产品思维的。更确切地说，技术人要把产品思维融入自己的血液里，变成自己的一部分。这样，技术人在理解需求时会更快、更准，看待问题多了一个角度，也能看得更广、更全。受益不少....作者回复: 谢谢支持！
2020-09-04 1
臧萌完结撒花🎉2020-09-04
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