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[其他编程] 专为程序员设计的线性代数课程视频教程

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  • TA的每日心情

    6 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-1-25 14:41:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    ' V+ J; a( u7 ?3 y& a├─10-1 正交基与标准正交基.mp4
    ( j: `  f$ s: T% b5 B├─10-2 一维投影.mp4
    # c. a# F  ^1 I5 r- w+ I├─10-3  高维投影和Gram-Schmidt过程.mp4. Q. q& y4 a2 w' W
    ├─10-4  实现Gram-Schmidt过程.mp43 q/ {4 ~7 j" n. [
    ├─10-5 标准正交基的性质.mp4$ e3 w$ u; e  d3 U+ \4 J* ]
    ├─10-6 矩阵的QR分解.mp4; ^. n6 A2 N% v$ A) Y& B6 z
    ├─10-7  实现矩阵的QR分解.mp40 p! D" L& i& L* L& m) w
    ├─10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp4
    2 ^  `  y  w% ?5 Z1 v+ ]/ ^├─11-1 空间的基和坐标系.mp4: o: z5 e" R' J0 j: F
    ├─11-2  其他坐标系与标准坐标系的转换.mp4
    ; D; g% j7 j; L4 x3 `├─11-3 任意坐标系转换.mp4) |# o- y+ r' P6 F8 J/ w, v2 M
    ├─11-4 线性变换.mp4) R3 ~# k; ]& h7 E9 |# a1 |/ `6 U
    ├─11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp4) q9 u- Z8 _0 V6 i0 F9 D1 Z
    ├─12-1 什么是行列式.mp4
    9 n* H% o; V$ f├─12-2 行列式的四大基本性质.mp4
    ; h  d1 X5 U, v( G& v5 n├─12-3 行列式与矩阵的逆.mp47 Z% ]" l3 d8 J5 t/ I' T% J  _7 Y
    ├─12-4 计算行列式的算法.mp4  D' a' b: F! K! m/ S" p# a+ N
    ├─12-5 初等矩阵与行列式.mp4
    % @! y+ G# a9 P/ x├─12-6 行式就是列式!.mp4* A# f' w4 }5 H" E6 w
    ├─12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp4
    / Q" k! q# {8 f7 A# x# P( F" ~├─13-1 什么是特征值和特征向量.mp4
    1 d: X$ V1 u% ?4 X, c! m/ v$ E9 u├─13-10 矩阵对角化的应用:求解矩阵的幂和动态系统.mp4. B' Z0 n' e  F) {* `( z0 `
    ├─13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp4
    / G# o- @" b. n4 m5 B; V├─13-3 特征值与特征向量的性质.mp4
    , n; f. F- g; Q4 q& j" U1 c├─13-4 直观理解特征值与特征向量.mp4  ?8 {6 i* @/ v" {5 x) I- I, i' ]
    ├─13-5 “不简单”的特征值.mp43 S7 @7 M/ `- P' T/ W& @& d
    ├─13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量.mp4
    4 b# P4 b9 U2 U3 D3 B├─13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp4
    ( d/ q/ v5 `% I. w├─13-8 矩阵对角化.mp4
    * k$ ]9 M1 k7 v% y% _* @3 |4 u" x# ^├─13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp4- ]) W' E9 x7 `! k
    ├─14-1 完美的对称矩阵.mp4
    ; ?4 n8 s* e# A├─14-2 正交对角化.mp4
    1 z& w# f" J  |& G0 H! z├─14-3 什么是奇异值.mp40 x5 O' \7 f/ ^3 u' Y+ N
    ├─14-4 奇异值的几何意义.mp4
    - U4 J' V% f# n) o* g├─14-5 奇异值的SVD分解.mp47 A6 R9 c  _+ K4 I1 t
    ├─14-6 实践scipy中的SVD分解.mp4$ P# W. ^0 d+ R& L
    ├─14-7 SVD分解的应用.mp4$ P8 w7 d* q+ Y
    ├─15-1 更广阔的线性代数世界,大家加油!.mp4% t8 I# E- H( W- H% X
    ├─第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
    ' x9 J8 D1 d- @- W* V│  ├─1-1  导学 .mp44 X; c! y8 I4 F! P
    │  ├─1-2 课程学习的更多补充说明.mp4% F2 t  q& I4 i2 ?
    │  ├─1-3 线性代数与机器学习.mp4
    9 c, T) I0 D$ k" Y% c. |) x│  ├─1-4 课程使用环境搭建.mp40 F1 ?- V8 h, p  W2 q
    ├─第2章 一切从向量开始
    + A. n* j  S" ?4 ^3 ~$ A│  ├─2-1 什么是向量..mp4; ]$ [6 A' s7 Q
    │  ├─2-2 向量的更多术语和表示法.mp4
    1 V  J' M, D6 Z2 H! r│  ├─2-3 实现属于我们自己的向量.mp4
    + q% A) r: z( m7 j% M  C. z- z│  ├─2-4 向量的两个基本运算..mp4
    6 f% A& N4 _( o, D│  ├─2-5 实现向量的基本运算..mp4
    * L( \+ H  P) j' ^9 Z) L4 H4 B│  ├─2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立..mp4
    + i" V4 Z' f0 g) F9 E│  ├─2-7 零向量..mp4
    ! Y7 A+ Y% K6 h9 o│  ├─2-8 实现零向量.mp4
    % D0 D- m5 X& X6 g  l, x  |! B│  ├─2-9 一切从向量开始.mp4( m6 P5 g& i8 O& f) m/ C
    ├─第3章 向量的高级话题
    ; q8 y$ `' o% O2 I1 f│  ├─3-1 规范化和单位向量..1.mp4
    . M/ N' }8 \: H/ P4 t│  ├─3-2 实现向量规范化.mp48 K  a) A8 Z* T. i
    │  ├─3-3 向量的点乘与几何意义..mp4  ?5 s9 j2 ~- R$ n
    │  ├─3-4 向量点乘的直观理解.mp4% l, r! `% g- C9 ]: m8 e) X
    │  ├─3-5 实现向量的点乘操作.mp49 t/ X3 \$ r" H2 K: B- ]. k
    │  ├─3-6 向量点乘的应用..mp4
    ; e2 z3 k. ?6 ^4 J6 i0 f│  ├─3-7 Numpy 中向量的基本使用.mp4+ ^9 k* }, _3 V4 F6 `# l( S
    ├─第4章 矩阵不只是 mn 个数字6 x! ?+ D7 A. Z+ V  F% I% G
    │  ├─4-1 什么是矩阵.mp4
    ! L# s. s9 s, @- v) i3 j) d. v* u│  ├─4-10 矩阵的转置.mp4
    ( _: q) z2 b% T- P# Y! z│  ├─4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp4
    * S* ^1 b" X7 G* Y+ S│  ├─4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4, @( v$ s4 h( Y
    │  ├─4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp4
    4 d" |# N2 Z0 e# e# U│  ├─4-4 实现矩阵的基本运算.mp4# T' D. |7 O) w! e
    │  ├─4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp47 m. E9 ]" b0 ?4 u6 [8 d7 p9 B1 M( M  |
    │  ├─4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp4
    . t4 l- L+ Q. j) J1 g│  ├─4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp4
    % A9 p% o  H( J6 D2 ~│  ├─4-8 实现矩阵的乘法.mp4& [! j* F/ b, r, Y* x
    │  ├─4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp4* E6 y: i( Y$ l0 Y. g& z& y
    ├─第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
    ' ]% T$ D; ^% u3 K9 v& i│  ├─5-1 更多变换矩阵.mp4: d1 U* m" M6 r0 Q% ?
    │  ├─5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp4
    , L; a1 S2 E# e7 K8 x, D│  ├─5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp46 Q! j2 h0 v& q
    │  ├─5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp4
    # z# i, E( |+ V8 [1 R- I' {│  ├─5-5 矩阵的逆.mp4
    2 h. q, E! H9 g' d0 C│  ├─5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆.mp4
    7 ?' B% z( Y- m" ~7 D3 x( E# I, ?│  ├─5-7 矩阵的逆的性质.mp4) M! s4 v; P4 h6 Y
    │  ├─5-8 看待矩阵的关键视角:用矩阵表示空间.mp47 T# ]6 u* B$ ?3 R" Y2 S
    │  ├─5-9 总结:看待矩阵的四个重要视角.mp4
    3 b) s6 M5 W) \8 Q  L7 ^7 ^- J+ l├─第6章 线性系统+ y+ e9 T8 H6 b4 s
    │  ├─6-1 线性系统与消元法.mp4* w! |1 m6 h% _" P2 X5 k% G. m. v
    │  ├─6-2 高斯消元法.mp4  q1 R0 J' V7 O9 D& ~0 H
    │  ├─6-3 高斯-约旦消元法.mp4& ^" J( J  e# |: Q( c
    │  ├─6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4
    7 p) {+ c2 E1 k: T│  ├─6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4
    1 V1 V) w8 y' Z' G1 d8 H& Z│  ├─6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp46 M' c; s( [' s* R" i$ @
    │  ├─6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).mp4
    ' L3 ~$ d) E) s- M3 C, t+ C│  ├─6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4+ ?4 r) @- X# z
    │  ├─6-9 齐次线性方程组(1).mp4# e, d0 E" v1 d# i' o" X0 o& w, {
    ├─第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
    5 L' g/ g* [+ E  S/ M│  ├─7-1 线性系统与矩阵的逆.mp4
    - s0 ?- v: N: f; h- T2 s│  ├─7-2  实现求解矩阵的逆.mp4
    + _2 Q: _+ ]( E- _6 \6 \0 u│  ├─7-3 初等矩阵.mp4
    # ]$ A) ^% g( u. J: D│  ├─7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp4
    $ r9 n& R5 f, _│  ├─7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp4$ {1 e" P6 Q' p8 v+ l6 J
    │  ├─7-6 矩阵的LU分解.mp48 Q/ z6 N2 p& x$ B+ N1 G* e: ]
    │  ├─7-7 实现矩阵的LU分解.mp4, g4 b/ p- v/ ~2 N- B4 E* H" b. ]9 S- m
    │  ├─7-8  非方阵的LU分解,矩阵的LDU分解和PLU分解.mp4, @! U5 a6 h! t  ^3 q
    │  ├─7-9 矩阵的PLUP'分解和再看矩阵的乘法.mp4' Y* e% P1 k! d" I/ t
    ├─第8章 线性相关,线性无关与生成空间
    0 z* C" B3 b, ^. N- J8 c│  ├─8-1 线性组合.mp4
    , b" M7 y  \5 Z6 `$ O6 ]│  ├─8-2 线性相关和线性无关.mp4, o: B0 ?4 v1 a( {+ V
    │  ├─8-3 矩阵的逆和线性相关,线性无关.mp4! N9 W* ?$ l% Q. e" E2 |; G" J
    │  ├─8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp4. A! C  f8 K" t) ?" t
    │  ├─8-5 生成空间.mp4" }. U3 o7 g) m3 M
    │  ├─8-6 空间的基.mp4; x$ j) j" j- k6 r
    │  ├─8-7 空间的基的更多性质.mp4
    + e/ e1 K$ N; e% F) ?) q0 b3 F' G7 T│  ├─8-8 本章小结:形成自己的知识图谱.mp4# e3 R. P, Q5 V% X" G
    ├─第9章 正交性
    . c& H( g  `) s: T│  ├─9-1  空间,向量空间和欧几里得空间.mp4
    7 R; c- x( }9 @+ q: e- r  C: h# o8 w6 T│  ├─9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp4
    7 i+ w! l9 f( t. F! K│  ├─9-11 零空间 与 秩-零化度定理.mp4! S; }! j" Q5 K% N( ?
    │  ├─9-12 左零空间,四大子空间和研究子空间的原因.mp40 D) I" h- k) g
    │  ├─9-2  广义向量空间.mp4$ e% l; c' O& o0 @7 y( R# _
    │  ├─9-3 子空间.mp4
    1 k' n& h! Q  F$ d) L! j│  ├─9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp4
      r8 e" b: |! q; l│  ├─9-5 维度.mp4
    + n% l, p9 \" {: [) y. I│  ├─9-6 行空间和矩阵的行秩.mp4
    3 B# P- L7 f& c; n│  ├─9-7 列空间.mp4
    6 [- U! r* o. g% F# K│  ├─9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp4
    - `/ w- Z( \2 J& f( l$ P% B3 z│  ├─9-9 实现矩阵的秩.mp4
    1 h- E4 z: D4 b. s├─资料1 e" n8 l, m9 \  n  j6 }
    │  ├─coding.zip5 n5 Q1 c/ t& z; h4 e; ~0 z

    ( `- A" ]. Q) y, Y4 d* n. j9 @7 Q
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    ) S! m9 I6 R$ y' ~, T
    # r1 {( J# V, C! c5 L! m

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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    RE: 专为程序员设计的线性代数课程视频教程 [修改]
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    约旦消元法.mp4- x/ p: Q2 a; u0 k* |9 B4 K
    $ R6 I# g5 t! C7 k+ i6 E│  ├─6-4 实现高斯-约旦消元法.mp42 C9 {* Y) e1 v, n/ v' ~4 [
    │  ├─6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4
    " B& B" v, X  G+ q; D│  ├─6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp4  P# L- w6 O) |5 Q9 m% k- a' d' }1 F0 W8 @2 w6 c# p
    │  ├─6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).
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    哈哈,专为程序员设计的线性代数课程,学习
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