admin 发表于 2019-7-16 02:02:02

最新技术|数据挖掘|矩阵基础|线性方程|SVD

最新技术|数据挖掘|矩阵基础|线性方程|SVD

├─01、面向小白的线性代数:矩阵基本知识,加减乘法,转置,行列式,秩,逆矩阵
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├─02、计算机派上用场:常用矩阵计算工具,Excel,R,Matlab,怎样使用软件书写矩阵公式
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├─03、了解直观背景是最好的学习方法:矩阵的代数意义,线性方程组,线性相关性
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├─04、从初中生的二元一次到高精专的n元一次:线性方程组详解,克莱姆法则
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├─05、任何东西只要画出图就解决了一大半:矩阵的几何意义,向量空间,基和维数,基变换
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├─06、向高维空间进发:向量空间进阶,线性变换
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├─07、抓住不变量是数学方法的本质所在:内积,正交矩阵,特征值和特征向量
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├─08、给曲面分类:二次型,正定对称矩阵,二次型的对角化
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│      线性代数及其应用.txt
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├─09、从繁入简:矩阵分解,标准型
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├─10、走向机器学习:SVD分解及其应用
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├─11、回归分析的实质:广义逆矩阵及其应用
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├─12、矩阵技术在机器学习中的应用
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├─13、有100亿亿个元素的矩阵怎样存储:稀疏矩阵
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├─矩阵分析
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├─矩阵分析与应用(张贤达)
│      矩阵分析与应用(张贤达).pdf
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└─矩阵论简明教程
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361556977 发表于 2019-7-17 16:51:22

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