线性代数课程、书籍推荐

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  线性代数的本质笔记（3B1B课程）

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  2024年02月11日

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  矩阵的初等变换 下面三种变换称为矩阵的初等变换 对换两行（列），记作 r i ↔ r j ( c i ↔ c j ) r_{i} leftrightarrow r_{j} (c_{i} leftrightarrow c_{j}) r i ​ ↔ r j ​ ( c i ​ ↔ c j ​ ) 以数 k ≠ 0 k ne 0 k  = 0 乘某一行（列）中的所有元，记作 r i × k （ c i × k ） r_{i} times k （ c_{i}

  2024年02月11日

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  【考研数学二】线性代数重点笔记

  目录 第一章 行列式 1.1 行列式的几何意义 1.2 什么是线性相关，线性无关 1.3 行列式几何意义 1.4 行列式求和 1.5 行列式其他性质 1.6 余子式 1.7 对角线行列式 1.8 分块行列式 1.9 范德蒙德行列式 1.10 爪形行列式的计算 第二章 矩阵 2.1 初识矩阵 2.1.1 矩阵的概念 1.1.2 矩阵的运算规

  2024年04月10日

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  线性代数 | 机器学习数学基础

  前言 线性代数 （linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究，同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。 本文主要介绍 机器学习 中所用到的线性代数 核心基础概念 ，供读者学习阶段查漏补缺或是 快速学习参考 。 线性代数

  2024年01月21日

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• 高等数学：线性代数-第二章

  n bm{n} n 元线性方程组 设有 n 个未知数 m 个方程的线性方程组 { a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n x n = b m begin{cases} a_{11}x_{1} + a_{12}x_{2} + cdots + a_{1n}x_{n} = b_{1} \\\\ a_{21}x_{1} + a_{22}x_{2} + cdots + a_{2n}x_{n} = b

  2024年02月11日

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  数学与计算机（2）- 线性代数

  原文：https://blog.iyatt.com/?p=13044 NumPy 中 array 和 matrix 都可以用于储存矩阵，后者是前者的子类，array 可以表示任意维度，matrix 只能是二维，相当于矩阵专用，在一些矩阵的运算操作上较为直观。 1.1.1 自定义矩阵 NumPy 通过元组货列表创建的矩阵类型都相同 1.1.2 随机元素矩阵

  2024年03月23日

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  《python数学实验与建模》（2）高等数学与线性代数

  3.1 求下列积分的符号解 （1） ∫ 0 1 1 + 4 x   d x int_{0}^{1}sqrt{1+4x}~dx ∫ 0 1 ​ 1 + 4 x ​   d x (2) ∫ 0 + ∞ e − x sin ⁡ x   d x int_{0}^{+infty}e^{-x}sin x ~dx ∫ 0 + ∞ ​ e − x sin x   d x 结果： − 1 6 + 5 5 6 -frac{1}{6}+frac{5sqrt{5}}{6} − 6 1 ​ + 6 5 5 ​ ​ 1 2 frac{1}{2} 2 1 ​ 3.2 求方程 x

  2023年04月24日

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• 深度学习-必备的数学知识-线性代数6

  线性代数 通过伪逆求解线性方程组 伪逆，又称为Moore-Penrose逆，它是一种广义的矩阵。我们可以找到任意一个矩阵的伪逆。矩阵 A mathbf{A} A 的伪逆定义为： A + = lim ⁡ x → 0 ( A T A + α I ) − 1 A T mathbf{A}^+=lim_{x to 0}(mathbf{A}^Tmathbf{A}+alphamathbf{I})^{-1}mathbf{A}^T A + = x → 0 lim ​

  2024年01月18日

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  为方便大家阅读，这里推出一个线性代数的合集。这与之前的内容是一致的。 我们在深度学习-简介和 深度学习-历史背景中已经初步了解的深度学习。在我们开始学习深度学习前还需要做些准备工作。就是学习应用数学和机器学习基础。 想要理解深度学习这些是必不可少的

  2024年02月03日

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• 深度学习-必备的数学知识-线性代数-1

  我们在深度学习-简介和 深度学习-历史背景中已经初步了解的深度学习。在我们真正开始学习深度学习前还需要做些准备工作。那就是学习应用数学和机器学习基础。想要理解深度学习这些是必不可少的。 我将在这篇文章中为大家介绍一部分与深度学习有关的线性代数。 我

  2024年02月05日

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