趋近智
机器学习线性代数要点
章节 1: 机器学习中的向量
向量作为数据表示形式
基本向量运算
向量大小与方向
点积与投影
向量范数：衡量长度
计算向量间的距离
使用 NumPy 实现向量运算
动手实践：特征向量操作
章节 2: 矩阵：数据表示与变换
矩阵用于组织数据
矩阵基本运算
矩阵乘法说明
矩阵作为线性变换
常见矩阵类型
表示线性方程组
使用 NumPy 进行矩阵运算
动手实践：数据点变换
章节 3: 求解线性方程组和矩阵逆
机器学习模型中的线性系统
高斯消元法简介
矩阵逆
计算矩阵的逆
行列式与可逆性
运用逆矩阵求解 Ax=b
数值稳定性和替代方法
Hands-on Practical: Solving for Model Coefficients
章节 4: Vector Spaces, Subspaces, and Linear Independence
Defining Vector Spaces
Understanding Subspaces
Linear Combinations and Span
Linear Independence of Vectors
Basis and Dimension
Column Space and Null Space
Rank of a Matrix
Hands-on Practical: Analyzing Feature Vector Sets
章节 5: Eigenvalues and Eigenvectors
Definition of Eigenvalues and Eigenvectors
Geometric Interpretation
The Characteristic Equation
Calculating Eigenvectors
Eigen-decomposition of a Matrix
Significance in Principal Component Analysis (PCA)
Calculating Eigenvalues/Eigenvectors with NumPy
Hands-on Practical: Eigen-decomposition Calculations
章节 6: Matrix Decompositions for Machine Learning
Introduction to Matrix Decompositions
Singular Value Decomposition (SVD)
Geometric Interpretation of SVD
SVD for Dimensionality Reduction
SVD Applications in Data Compression
Relationship between SVD and Eigen-decomposition
Overview of LU Decomposition
Overview of QR Decomposition
Implementing Decompositions with SciPy/NumPy
Hands-on Practical: Applying SVD
The Characteristic Equation
这部分内容有帮助吗？
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