重学线性代数

重学线性代数

掌握工程应用中的线代知识

朱维刚前阿里云资深技术专家

专栏

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开篇词 (1讲)

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开篇词 | 从今天起，学会线性代数

时长 07:09

基础篇 (11讲)

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01 | 导读：如何在机器学习中运用线性代数工具？

时长 07:33

02 | 基本概念：线性代数研究的到底是什么问题？

时长 14:31

03 | 矩阵：为什么说矩阵是线性方程组的另一种表达？

时长 16:29

04 | 解线性方程组：为什么用矩阵求解的效率这么高？

时长 13:00

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？

时长 15:04

06 | 线性无关：如何理解向量在N维空间的几何意义？

时长 11:03

07 | 基和秩：为什么说它表达了向量空间中“有用”的向量个数？

时长 11:32

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？

时长 11:39

09 | 仿射空间：如何在图形的平移操作中大显身手？

时长 10:33

10 | 解析几何：为什么说它是向量从抽象到具象的表达？

时长 14:28

基础通关 | 线性代数5道典型例题及解析

时长 00:40

应用篇 (6讲)

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11 | 如何运用线性代数方法解决图论问题？

时长 10:35

12 | 如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上？

时长 10:04

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？

时长 09:11

14 | 如何在深度学习中运用数值代数的迭代法做训练？

时长 15:53

15 | 如何从计算机的角度来理解线性代数？

时长 10:39

强化通关 | 线性代数水平测试20题

时长 00:34

结束语 (1讲)

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结束语 | 和数学打交道这么多年，我的三点感悟

时长 06:10