一份Python线性代数讲义 - 知乎

01/11 07:28
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注:文末附【深度学习与自然语言处理】交流群,最近赶ACL,比较忙,很多同学加了没有回过期了,可以重新加一下,备注好的一定会回复,敬请谅解。

线性代数是工科的基础,也是目前大火的人工智能的基础。之前我们整理了MIT线性代数笔记,资源如下:

https://github.com/yizhen20133868/MIT-Linear-Algebra-Notesgithub.com

今天给大家介绍一个新的资源,这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义,更重要的是使用的代码用 Python 语言写成。

其中讲义内容

这份讲义共包含 19 个章节,学习者可以使用 Jupyter NBViewer 打开 notebook,或者直接下载学习。

  • 第一讲:线性方程系统
  • 第二讲:基础矩阵代数
  • 第三讲:行列式
  • 第四讲:LU 分解
  • 第五讲:向量运算
  • 第六讲:线性组合
  • 第七讲:线性无关
  • 第八讲:向量空间与子空间
  • 第九讲:基与维度
  • 第十讲:行空间、列空间与零空间
  • 第十一讲:线性变换
  • 第十二讲:特征值与特征向量
  • 第十三讲:对角化
  • 第十四讲:动力系统的应用
  • 第十五讲:内积与正交
  • 第十六讲:Gram-Schmidt 正交化过程与 QR 分解
  • 第十七讲:对称矩阵与二次型
  • 第十八讲:奇异值分解
  • 第十九讲:多变量正态分布

资源地址:

https://github.com/MacroAnalyst/Linear_Algebra_With_Pythongithub.com

机器学习/深度学习算法/自然语言处理交流群

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