线性代数系统学习

【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性，初识向量以及向量加法

个人主页：Icomi大家好，我是Icomi，本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出，希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习
Icomi_·2025-01-29 04:21

数学与机器学习：共舞于智能时代的双璧

无论是线性代数、概率统计，还是微积分、最优
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-29 03:18

线性代数 第七讲 二次型_标准型_规范型_坐标变换_合同_正定二次型详细讲解_重难点题型总结

文章目录1.二次型1.1二次型、标准型、规范型、正负惯性指数、二次型的秩1.2坐标变换1.3合同1.4正交变换化为标准型1.5可逆线性变换和正交变换1.6二次型化标准形，二次型化规范形的联系思考1.8两个二次型联系的思考1.9对于配方法问题的深入思考2.二次型的主要定理3.正定二次型与正定矩阵4.重难点题型总结4.1配方法将二次型化为标准型4.2正交变换法将二次型化为标准型4.3规范型确定取值范围
二叉树果实·2025-01-24 18:41

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
张登杰踩·2025-01-24 18:10

AI需要的基础数学知识

AI（人工智能）涉及多个数学领域，以下是主要的基础数学知识：1.线性代数矩阵与向量：用于表示数据和模型参数。矩阵乘法：用于神经网络的前向传播。特征值与特征向量：用于降维和主成分分析（PCA）。
大囚长·2025-01-24 01:00

go学习杂记

一些学习时候留下的杂技，单纯用来记录，想要系统学习的话还是要看书籍哈2025/1/21面向对象原则依赖倒置原则：高层模块依赖于抽象，而不是具体实现。（高层不依赖底层，而是依赖抽象接口。
h799710·2025-01-23 11:20

嵌入式Linux系统学习记录13

在C语言中，构造数据类型（也叫复合数据类型）包括结构体（struct）、共用体（union）和枚举类型（enum）。这些类型允许用户根据需求创建复杂的数据结构。下面是对每种类型的详细解析以及需要注意的细节和常见的陷阱。1.结构体（struct）结构体是C语言中最常用的复合数据类型，它允许将不同类型的数据（例如整数、字符数组等）组合在一起形成一个新类型。定义：structStudent{  char
hhdk1·2025-01-23 01:20

nodeJS 系统学习（模块-章节1）

module（模块）1.概念（理论）利用模块化，根据代码功用将应用拆分为不同的模块。增强代码的可读性，可迭代性等一切具有客观良性的作用。一般情况下每个文件就是一个模块。文件路径则是模块名。2.实践（操作）CODE模块之间可以相互引用。通过require、exports、module三个预先定义好的node环境变量module.js测试模块代码console.log(module);module.e
BYh_blog·2025-01-22 17:52

【线性代数】列主元法求矩阵的逆

列主元方法是一种用于求解矩阵逆的数值方法，特别适用于在计算机上实现。其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵，然后通过回代求解矩阵的逆。以下是列主元方法求解矩阵AAA的逆的步骤：步骤1：初始化构造增广矩阵[A∣I][A|I][A∣I]，其中III是nnn阶单位矩阵。步骤2：列主元选择对于第kkk列（k=1,2,…,nk=1,2,\ldots,nk=1,2,…,n），找到列主元，即找到iki
BlackPercy·2025-01-21 04:17

021：为什么是卷积呢？

本文为合集收录，欢迎查看合集/专栏链接进行全部合集的系统学习。合集完整版请查看这里。卷积算法非常重要，但是为什么是卷积呢?
董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

数学：机器学习的理论基石

数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

凸优化学习

认为学习凸优化理论比较合适的路径是：学习/复习线性代数和（少量）高等数学的知识。实际上，凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识，比如方向导数，雅克比矩阵，海森矩阵，KKT条件等。
qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

嵌入式Linux系统学习记录10

在C语言中，指针是一个非常重要的概念。指针是一个变量，它存储的是另一个变量的内存地址。理解指针的细节和注意事项对于编写高效、稳定的C语言程序至关重要。以下是C语言中指针的一些细节和注意事项：1.指针的定义和初始化指针是用*来声明的，表示指向某种类型的变量。例如：int*ptr;//定义一个指向整数的指针初始化指针：指针在定义时不初始化时，会指向不确定的地址，可能导致不可预期的行为。可以将其初始化为
hhdk1·2025-01-19 21:37

单片机静态数码管显示

在嵌入式系统学习中，51单片机是经典入门选择，而静态数码管是常用显示设备。本文深入探讨51单片机与静态数码管的结合应用，带你从原理到代码实现，全方位掌握这一技术。
Uitwaaien54·2025-01-19 21:33

人工智能学习路线全链路解析

一、基础准备阶段（预计2-3个月）（一）数学知识巩固与深化线性代数（约1个月）：矩阵基础：回顾矩阵的定义、表示方法、矩阵的基本运算（加法、减法、乘法），理解矩阵乘法不满足交换律等特性，通过练习题加深对运算规则的掌握
power-辰南·2025-01-19 19:19

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。
eclipsercp·2025-01-18 01:21

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南

以下是一篇详细、深入的“单片机的原理及其应用”博客文章示例，适合想要系统学习或深入了解单片机的读者。
wit_@·2025-01-17 19:58

【树一线性代数】005入门

Index本文稍后补全，推荐阅读：https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376分析实现总结本文稍后补全，推荐阅读：https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376已知非空二叉树T的结点值均为正整数，采用顺序存储方式保存，数据结构定义如下:t
Owlet_woodBird·2024-09-16 05:49

建立系统

一、猎头系统学习。8点哄睡时间可以听一下微分享9：00-9:30看小密圈，Ec
写写停停·2024-09-16 00:50

读书随笔25

(本章的关注点在于系统学习的重要性，以及如何正确看待系统科学在我们日常生活中的应用。掌握正确的破局思维，就是学会系统性的思考问题。)002一个系统至少包含三个因素：元素、元素之间的关系，以
木木_cd40·2024-09-15 13:42

MyBatis系统学习（一）——项目结构及其含义

1.MyBatis简介MyBatis是一款优秀的持久层框架，它通过SQL映射的方式实现Java对数据库操作的映射，既保留了SQL语句的灵活性，也简化了代码的编写。在一个MyBatis项目中，核心部分主要有：配置文件（mybatis-config.xml）映射文件（Mapper.xml）实体类（Entity/POJO）接口类（Mapper接口）MyBatis会话工厂（SqlSessionFactor
OEC小胖胖·2024-09-15 12:31

如何有效的学习AI大模型？

以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。
Python程序员罗宾·2024-09-14 15:37

虚拟现实智能家居实训系统实训解决方案

为了满足市场对智能家居专业人才日益增长的需求，虚拟现实智能家居实训系统实训解决方案旨在通过高度仿真的虚拟环境，为职业院校学生提供全面、高效、安全的智能家居系统学习与实践平台。
武汉唯众智创·2024-09-14 06:10

网络安全学习路线图（2024版详解）

希望大家按照路线图进行系统学习不仅可以更高效的完成上岸，还能够系统化学习，提升自己的后期竞争力。第一阶段：数通安全Windows系统安全1.企业资产安全规
白帽子008·2024-09-13 17:45

我为什么参加21天零基础系统学习写作训练营

1、为什么参加写作训练营？人生在世，能够一直读书，一直写字，是多么美好的事情吖。从决定报名弘丹老师写作营的年度会员开始，就是想要重新拾起我对生活无比的热爱与期待。也希望，通过在训练营的学习与交流，能和志同道合的小伙伴一起，提升自我能力，创造人生的无限可能。2、希望这21天有什么收获？坚持每天阅读，使其成为陪伴一生的良好习惯。很惭愧，虽然喜欢读书，但却真的没有做到过每天阅读。所以，希望通过本次训练营
醒之_da7b·2024-09-13 15:24

周末写点东西都是很困难的

学习一门技术，系统学习之后，那些重要和概念、设计的逻辑，也未必完全掌握，掌握的东西，也未必烂熟于心。
焦糖大瓜子·2024-09-13 09:18

学习笔记：新媒体运营系统学习（二）

本阶段主要学习了新媒体应用传播学和着陆页实战课程。新媒体应用传播学：重点学习了线性传播的线性视角、非线性视角、文化视角、影响力六原则。新媒体着陆页实战：在此门课程中学习了着陆页经典的八大结构：价值定位、行动呼唤、产品特征、信用背书、用户评价、风险承诺、常见问题、终极呼唤。使用“上线了”实操制作着陆页，并且学习了标题写作的DM法公式、落差公式以及人性法则。通过两门课程的学习以及已完成的项目考试，我更
山山而川_Y·2024-09-12 03:24

每日小计划

2.学习一节统计学或者一节线性代数课程，在此基础上进一步学习数据的处理软件。3.每天微信步数达到1万步，每天饭后过一下二人世界，不到沟通感情，而且还能强身健体！
小糊涂神·2024-09-11 21:32

CTF 竞赛密码学方向学习路径规划

库SageMathLinux小工具yafuOpenSSLMarkdown编程基础Python其他编程语言、算法与数据结构（可选）数学基础离散数学与抽象代数复杂性分析密码学的正式学习兴趣的培养做题小技巧系统学习需要了解并
David Max·2024-09-11 21:57

网络安全学习路线图（2024版详解）

希望大家按照路线图进行系统学习不仅可以更高效的完成上岸，还能够系统化学习，提升自己的后期竞争力。第一阶段：数通安全Windows系统安全1.企业资产安全规
白帽子008·2024-09-11 16:26

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。
liyy614·2024-09-11 14:12

Java架构师学习路线

也同时学习css,html,javascript,jquery.以前都学习过，不过没有系统学习过，现在必须系统学习。同时看cms相关的论文。
网络全息测量·2024-09-11 07:50

【战盟第二期智家集训班】

2.通过下午的系统学习让我懂得了如何做一个合格的智家设计师
房康·2024-09-11 02:56

非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记

虽说“一次建模，终身受益”，但毕竟数学建模既要数学理论的支撑（不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计，更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容），还要编程的支撑
南川笔记·2024-09-10 16:27

【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数

在前面的例子中，我们已经讨论了标量的概念，并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来，我将进一步说明该过程，并解释每一步的实现。标量（Scalar）的基本操作标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的Python代码，我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。代码实现：importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x，值为3
鼠鼠龙年发大财·2024-09-10 16:58

数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导

勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式，可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x)，我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合：f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
sz66cm·2024-09-10 15:56

线性代数基础

Base对于矩阵A，对齐做SVD分解，即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量，V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然，U、V矩阵中的列向量相互正交，所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基，其中最大奇异值（或特征值）对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A
wq_151·2024-09-10 14:50

2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用)

希望本书能够帮助考生在短时间内厘清考研数学（包括高等数学、线性代数、概
面包资料屋·2024-09-09 23:58

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

Python的图形化界面编程

好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数，概率论和线性代数的知识
iteye_20668·2024-09-08 22:37

大致总结从事 Python 后端开发工程师学习路线、学习重点和学习资源

学习链接：Python官方文档廖雪峰的Python教程2.版本控制系统学习内
给我起把狙·2024-09-08 21:33

matlab初等变换函数,线性代数实践及 MATLAB 入门(2005年10月)

出版时间：2005-10-1作者：陈怀琛，龚杰民编著出版社：电子工业出版社程序集名为dsk05，课件名bk05课件内容简介本书是根据“用软件工具提高线性代数教学”的指导思想，参照美国1992—1997国家科学基金项目
weixin_39861905·2024-09-08 20:54

matlab线性代数电子书,实用大众线性代数 MATLAB版_13652907.pdf

【作者】陈怀琛著【形态项】156【出版项】西安：西安电子科技大学出版社,2014.08【ISBN号】978-7-5606-3462-3【中图法分类号】O151.2【原书定价】20.00【主题词】线性代数
三金乐了·2024-09-08 20:53

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化（Gram-SchmidtOrthogonalization）是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程，我们能够从原始向量组中构造正交基，并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn}，其目标是将这些向量正交化
sz66cm·2024-09-08 20:53

Matlab初等数学与线性代数

初等数学算术运算基本算术加法+添加数字，追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.*乘法*矩阵乘法prod数组元素的乘积cumprod累积乘积pagemtimes按页矩阵乘法（自R2020b起）tensorprodTensorproductsbetweentwotensors（自
崔渭阳·2024-09-08 19:19

数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹

矩阵的迹（TraceofaMatrix）是线性代数中的一个基本概念，定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用，例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。
sz66cm·2024-09-08 19:48

黄丽红日精进503/506

今日份上午基本废了把案例分析笔记做的差不多了错题本也整理的差不多接下来就是看执业医师书*spss操作Why系统学习才有意义接下来复习案例分析抓选择题和数据分析How？
做自己小太阳·2024-09-08 13:56

线性代数 第五讲:线性方程组_齐次线性方程组_非齐次线性方程组_公共解同解方程组_详解

线性方程组文章目录线性方程组1.齐次线性方程组的求解1.1核心要义1.2基础解系与线性无关的解向量的个数1.3计算使用举例2.非齐次线性方程的求解2.1非齐次线性方程解的判定2.2非齐次线性方程解的结构2.3计算使用举例3.公共解与同解3.1两个方程组的公共解3.2同解方程组4.方程组的应用5.重难点题型总结5.1抽象齐次线性方程组的求解5.1含有系数的非齐次线性方程组的求解及有条件求全部解问题5
小徐要考研·2024-09-08 08:36

Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)

七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵，数λ\lambdaλ，若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α，使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα，则λ\lambdaλ是特征值，α⃗\vec{\alpha}α是对应于λ\lambdaλ的特征向量λ\lambdaλ可以为0α⃗\vec{\alpha}α不能为0⃗\vec{0}0，且为列向量Aα⃗
liying_tt·2024-09-08 08:03
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