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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

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    [LV.10]以坛为家III

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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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    - l/ d6 Q# o( m├─10-1 正交基与标准正交基.mp42 K% ~7 V' Q. |8 x
    ├─10-2 一维投影.mp4
    ; z5 w- w: G  R; N2 H: }2 y, B  x├─10-3  高维投影和Gram-Schmidt过程.mp4' D  Z% l* g) j% N( \
    ├─10-4  实现Gram-Schmidt过程.mp4! E) w+ u  ^- M# Q$ \
    ├─10-5 标准正交基的性质.mp4
    " ~% c5 D+ n. \. m$ O" E├─10-6 矩阵的QR分解.mp4
    8 H0 r5 D: d5 ?4 C, k( E! G├─10-7  实现矩阵的QR分解.mp46 X" I7 `9 c$ z- n  K/ E
    ├─10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp4
    2 ?  w% ?4 [! s) v# l! Y; A├─11-1 空间的基和坐标系.mp4
      U% f! |# s3 T) L7 m/ `5 i├─11-2  其他坐标系与标准坐标系的转换.mp40 t: D- H/ y2 L9 r0 s/ f
    ├─11-3 任意坐标系转换.mp4
    5 ?7 Q! v* A" J1 m9 e. T4 @├─11-4 线性变换.mp4
    0 a/ J5 |/ G! H8 h# _" o├─11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp4
    5 t: D! f+ M' M├─12-1 什么是行列式.mp4
      H! X; f' y- W; ?├─12-2 行列式的四大基本性质.mp48 b. C3 e/ J5 l( d* u: l# N
    ├─12-3 行列式与矩阵的逆.mp4, `: I; a4 ?$ s- Q) G, \
    ├─12-4 计算行列式的算法.mp4
    . l/ {' E3 J! X# o# f# `├─12-5 初等矩阵与行列式.mp4, w$ N, v" p% w* c& u6 U9 y
    ├─12-6 行式就是列式!.mp4
    2 B! r% N1 N) X8 z/ K' P5 q├─12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp45 A1 {9 k) [+ I  t$ a0 [) X; Q5 a2 S6 }
    ├─13-1 什么是特征值和特征向量.mp4
    , q4 m3 y  _- @, s+ t8 o├─13-10 矩阵对角化的应用:求解矩阵的幂和动态系统.mp4
    $ T& }% b0 m3 q  r/ p* i0 _9 @6 ^8 i├─13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp4
    1 s5 p; Y" s7 |1 k, F( d) p├─13-3 特征值与特征向量的性质.mp4% `. ~7 h  ]- Q8 Q6 E% S
    ├─13-4 直观理解特征值与特征向量.mp4/ d) W4 T, f4 m) ]. j1 |$ M
    ├─13-5 “不简单”的特征值.mp46 Y- z3 P( k" f! }
    ├─13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量.mp45 U& ^: |) y: @( r" J7 [
    ├─13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp4
    + X" i/ E& ~6 t/ \& H+ H├─13-8 矩阵对角化.mp4% w9 B, ?( P6 g- S2 N% h$ S( ^
    ├─13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp4
    . q2 A8 }+ s- Y+ d. _├─14-1 完美的对称矩阵.mp4
    : s3 Q2 h& q8 A5 a├─14-2 正交对角化.mp4
    $ |, M+ L7 u: R1 b├─14-3 什么是奇异值.mp4
    0 b+ |! u, I. C; K" m- V; _6 _/ \+ \├─14-4 奇异值的几何意义.mp4' L  q1 p$ q( h9 j6 M/ v6 S4 L$ N
    ├─14-5 奇异值的SVD分解.mp4
    " o& c/ E" C8 H' t- S9 N0 G├─14-6 实践scipy中的SVD分解.mp4
    * M5 i. T% X5 z8 o2 ]. b├─14-7 SVD分解的应用.mp4
    ) ^6 F6 R2 s5 v3 i6 A$ K├─15-1 更广阔的线性代数世界,大家加油!.mp4  Z* i( g. J1 g2 H+ R. W4 H
    ├─第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
    " T" C# T5 u% G% ~│  ├─1-1  导学 .mp47 X) V! A/ M6 }1 }+ B( h
    │  ├─1-2 课程学习的更多补充说明.mp4
    1 G0 W- r" c3 |# A+ g# ?2 T2 o│  ├─1-3 线性代数与机器学习.mp41 m0 y, z8 t0 C
    │  ├─1-4 课程使用环境搭建.mp4( u# p, i# h3 y; X0 ~
    ├─第2章 一切从向量开始7 E( E: J0 ~" @! C# S6 }( ^
    │  ├─2-1 什么是向量..mp4+ J" Q0 p( u/ A: i- T* b. _
    │  ├─2-2 向量的更多术语和表示法.mp4
    6 U. d& y" _" f- D│  ├─2-3 实现属于我们自己的向量.mp4
    ! R$ \0 {& @5 i# j│  ├─2-4 向量的两个基本运算..mp4
    9 |" C& ?# d( [9 I4 Y) U$ `8 V│  ├─2-5 实现向量的基本运算..mp4
    ( R! _; B: p  k│  ├─2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立..mp4
    . i7 C: H6 H0 _: a) ?│  ├─2-7 零向量..mp4& G( Y. `7 e, C# a3 @
    │  ├─2-8 实现零向量.mp4
    0 l, W" S1 S4 r$ ^. @$ e│  ├─2-9 一切从向量开始.mp4- R+ z: d4 ?1 @9 f$ g
    ├─第3章 向量的高级话题7 B6 s  ]; s" S6 X. R
    │  ├─3-1 规范化和单位向量..1.mp4
    . v% e! s1 w" |( x- ]/ n" N. @│  ├─3-2 实现向量规范化.mp4
    + e% m4 s1 G$ }/ e& }1 s$ g│  ├─3-3 向量的点乘与几何意义..mp4
    * P' E* Q: x1 h2 I│  ├─3-4 向量点乘的直观理解.mp4
    ; c- e8 Q. r, v2 u$ M' p│  ├─3-5 实现向量的点乘操作.mp4
    4 |8 o0 G- h) @│  ├─3-6 向量点乘的应用..mp49 X# {2 |' K1 M, }9 E
    │  ├─3-7 Numpy 中向量的基本使用.mp48 y% q2 v" f$ y/ o. L
    ├─第4章 矩阵不只是 mn 个数字
    5 D# D: ]; V5 Y3 n3 V9 X│  ├─4-1 什么是矩阵.mp4
    ( T+ h  d6 S* [% q* V- t5 C│  ├─4-10 矩阵的转置.mp4
    4 \# C0 a% Q; Q* v│  ├─4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp4( G3 T6 d+ c0 c& I( v0 R
    │  ├─4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp46 j+ i9 b: f' ~3 M# S9 r4 c
    │  ├─4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp4
    : [' }& \+ m9 Z6 X, y" n│  ├─4-4 实现矩阵的基本运算.mp4
    ) n. T$ Y2 e/ z2 F4 G* Y0 u/ b│  ├─4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp4
    ! e9 h& B0 g6 q: V0 E2 M+ b. o- Z│  ├─4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp4
    5 K) g! R7 R7 X4 |│  ├─4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp4
    % w, w  S# J* s6 c! T* i7 z│  ├─4-8 实现矩阵的乘法.mp4
    " K: {% F5 `0 U3 W, b7 f) i* E5 L6 M│  ├─4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp4* I, D* F7 F8 c
    ├─第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
    6 ~$ ~* {4 A# c: t│  ├─5-1 更多变换矩阵.mp4. s9 K3 V% ]7 D$ o- X! P- N
    │  ├─5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp4
    ! |8 g) ~5 r5 q' j4 ^; i7 j; T5 ^8 G1 k│  ├─5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4' V) v4 A5 o. Y4 d
    │  ├─5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp4
    4 g6 ?2 S8 H" X) a│  ├─5-5 矩阵的逆.mp4) q0 o# H$ L# D4 A6 Q( h
    │  ├─5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆.mp4
    / k# ]: s6 \2 I3 j: U│  ├─5-7 矩阵的逆的性质.mp41 U: M% e- k' C% R( \# }: ]
    │  ├─5-8 看待矩阵的关键视角:用矩阵表示空间.mp4$ \# J4 k3 G; a+ y5 d5 m+ b
    │  ├─5-9 总结:看待矩阵的四个重要视角.mp4' O6 W* N! ?% x5 T+ o
    ├─第6章 线性系统9 K( w3 l7 A% u! |: ^8 l  O
    │  ├─6-1 线性系统与消元法.mp4
    # ?7 k8 t" a: U│  ├─6-2 高斯消元法.mp4' p- c, I3 z8 }4 ~& p5 G! {
    │  ├─6-3 高斯-约旦消元法.mp4
    3 B2 O# o2 G3 P6 y. n+ I4 L│  ├─6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4* h/ T* i, }* J# y
    │  ├─6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4
    ! w( N: ?9 [6 u8 {│  ├─6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp4' B! ?3 N3 U6 K/ @
    │  ├─6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).mp4
    9 Y* E5 k9 C4 \' }5 [) m  A9 v# W5 B! z│  ├─6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4# q7 I6 p; M) C3 n  A
    │  ├─6-9 齐次线性方程组(1).mp4
    1 }: c- s. F- L# q├─第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性' c# [+ ]- b  A3 N
    │  ├─7-1 线性系统与矩阵的逆.mp4
    4 q/ M5 X: E, A6 m& W5 z│  ├─7-2  实现求解矩阵的逆.mp4- H! z  Z$ e6 B" J- g  T7 |
    │  ├─7-3 初等矩阵.mp4, ?* z! L# J3 B$ w
    │  ├─7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp40 I! r2 u% h2 K& {
    │  ├─7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp4
    ( s! a5 u1 ^) K, ]- J! L│  ├─7-6 矩阵的LU分解.mp4
    1 W* N$ W" i2 K  E/ J│  ├─7-7 实现矩阵的LU分解.mp46 U& w% k" g4 O" z0 F0 }2 R" S
    │  ├─7-8  非方阵的LU分解,矩阵的LDU分解和PLU分解.mp43 e0 D  ]; Z& ?' S- F. a
    │  ├─7-9 矩阵的PLUP'分解和再看矩阵的乘法.mp43 c& l& m& F6 q/ K
    ├─第8章 线性相关,线性无关与生成空间' K6 ~, p& O: F+ T
    │  ├─8-1 线性组合.mp4
    5 f0 o+ d3 o2 N' F  ?6 }" h│  ├─8-2 线性相关和线性无关.mp4
    ; q# |% K$ i( K5 _) h, k# w) v7 d. o│  ├─8-3 矩阵的逆和线性相关,线性无关.mp4: z5 w! V2 E% Y  W- l! a
    │  ├─8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp4
    2 G6 l8 B3 f/ E: B. \- Z│  ├─8-5 生成空间.mp4
    7 p& G/ `4 l* n│  ├─8-6 空间的基.mp4
    7 n9 I! Z4 @* s* B; \' R# s│  ├─8-7 空间的基的更多性质.mp4
      \" B+ {: L' B0 k$ j& j2 B│  ├─8-8 本章小结:形成自己的知识图谱.mp46 D3 k3 x( \+ ^* g5 ^( w6 }1 U. X
    ├─第9章 正交性
    5 W, g, ^- |1 h0 k  u/ S│  ├─9-1  空间,向量空间和欧几里得空间.mp4
    8 W( }# B5 z1 G. U% B$ `│  ├─9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp4" ]3 j  w! C8 X4 f
    │  ├─9-11 零空间 与 秩-零化度定理.mp4
    ; v. B. k, T! U) L│  ├─9-12 左零空间,四大子空间和研究子空间的原因.mp4' b! B8 R8 ~/ j8 J
    │  ├─9-2  广义向量空间.mp4
    8 _$ U1 N% J# r. R' s5 q! a' a│  ├─9-3 子空间.mp45 Q) X# N  v7 _
    │  ├─9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp4
    - B) x7 Y+ N* d5 s1 B│  ├─9-5 维度.mp4
    / ?# D8 i7 \0 @- F) J5 i/ A% {$ [│  ├─9-6 行空间和矩阵的行秩.mp4
    ' @- L  _9 |1 v; L/ W4 O│  ├─9-7 列空间.mp4
    ; ]/ {! ~' O6 @1 D- {│  ├─9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp4
    * T) Q* p% l6 b) q4 Q9 R│  ├─9-9 实现矩阵的秩.mp4
    4 H+ T8 E- I  P1 g. E( L! }├─资料- O0 |4 F( Y2 T6 f1 k  n
    │  ├─coding.zip
    $ m# @* I8 b( b# k- r& `) W% Q6 ], P  P4 k3 _+ ^
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    3 J3 V, q1 s* x+ \* D

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    约旦消元法.mp4- x/ p: Q2 a; u0 k* |9 B4 K
    + K8 Z5 Q2 Z9 u4 o0 t: i, S│  ├─6-4 实现高斯-约旦消元法.mp40 W* q, g  g/ Q6 ?# I
    │  ├─6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp43 U# Y9 X4 Y- j0 F* `
    │  ├─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
    " a3 }/ r* \8 q/ m9 t│  ├─6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).
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    发表于 2019-3-26 11:03:37 | 显示全部楼层
    哈哈,专为程序员设计的线性代数课程,学习
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