麻省理工线性代数

Matlab基础入门手册（第三章：运算符）

算术运算1.算术运算（arithmetic）主要指加减乘除、幂和舍入等运算2.说明Matlab有两种不同类型的算术运算：数组运算和矩阵运算数组运算基于元素的运算，支持任意向量、矩阵和多维数组矩阵运算遵循线性代数的规则字符

freexyn·2025-02-16 09:07

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。

@心都·2025-02-14 13:59

深度学习-10-深度学习发展简介

先是一月二十四号，MIT(麻省理工学院MassachusettsInstituteofTechnology)的教授，人工智能研究的先驱者，MarvinMinsky去世，享年89岁。

皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

书籍-《机器学习数学基础》

A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数

·2025-02-14 01:30

【线性代数】——矩阵消元

二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程（初等矩阵）【行的线性组合（数乘和加法）】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2的矩阵描述3.3矩阵乘法的性质4.用矩阵记录消元过程（置换矩阵）行列交换4.1行交换4.1列交换5.逆矩阵1.消元法求解方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{c

sda42342342423·2025-02-13 19:37

《麻省理工公开课：线性代数》中文学习笔记

《麻省理工公开课：线性代数》是麻省理工公开课中广为流传的一门好课。这是我学习MIT线性代数课程LinearAlgebra的中文参考学习笔记。希望在自己学习的同时，也对大家学习有所帮助。

派森先生·2025-02-13 18:29

高等代数笔记5：线性变换

线性代数则是研究线性空间及其上的映射。但是，研究的对象不是所有的映射，而是特殊的一类映射，这类映射和线性运算紧密联系，称为线性映射。

p_wh·2025-02-13 15:43

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

AI基础 -- AI学习路径图

人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分：AI基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解

sz66cm·2025-02-12 16:40

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计

微醺欧耶·2025-02-11 07:44

【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用：人脸识别算法（1.1w字超详细：附公式、代码）

【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用写在最前面一、PCA线性代数基础1.PCA的算法原理2.PCA的线性代数基础2.1标准差StandardDeviation2.2方差Variance2.3协方差

是Yu欸·2025-02-11 04:54

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

深度学习-数学基础-01

学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。

·2025-02-09 18:35

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。

@心都·2025-02-08 20:05

《量化绿皮书》Chapter 2 Brain Teasers 脑筋急转弯

是经典的量化求职刷题书籍之一，包含以下七章：Chapter1GeneralPrinciples通用技巧Chapter2BrainTeasers脑筋急转弯Chapter3CalculusandLinearAlgebra微积分与线性代数

量仔搞靓化·2025-02-07 22:03

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理

树上求索·2025-02-07 18:42

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

NumPy学习

“NumericPython”，Python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组优点：便捷高效地处理大量数据ndarray对象可以用来构建多维数组能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状提供了线性代数

Hoshino _Ai·2025-02-06 00:48

16种重要编程语言概览

1、LISP作者：麻省理工学院的人工智能研究先驱约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）发明年代：1958年应用领域：长期以来垄断人工智能领域的应用，。Lisp最初是作为展示程序的实用模型发布的。

junecauzhang·2025-02-05 17:28

可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质（线性代数基础）

可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义：设AAA为nnn阶矩阵，如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立：AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵，其中BBB是AAA的逆矩阵，记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解：事实上，该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa，它的倒数定义为

盼达思文体科创·2025-02-05 15:45

伴随矩阵的定义详解（线性代数基础概念）

伴随矩阵的定义和推导过程（考研线性代数基础）伴随矩阵是一个线代里比较难理解的概念，计算起来也稍显复杂。我翻阅了教科书发现，伴随矩阵的定义用到了行列式和代数余子式的概念。

盼达思文体科创·2025-02-05 15:44

线性方程组、齐次与非齐次的基本概念（线性代数基础）

线性方程组、齐次与非齐次的基本概念（线性代数基础）线性方程一个线性方程是指其变量的每项都是线性的，即每个变量的最高次方为1。

盼达思文体科创·2025-02-05 15:44

2025最新最全AI大模型系统学习路线

必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为

大模型老炮·2025-02-04 18:13

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

程序员辣条·2025-02-04 16:57

OpenGL学习笔记8——变换

OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识，矩阵的运算、向量的运算。就不多写了，挑几个关键点的记一下。

lxbhahaha·2025-02-04 11:18

Python中的有限元方法：详细指南与代码实现，用于计算电磁学组建模电磁现象

这样，我们可以使用线性代数的技术来求解这些问题，从而得到近似

快撑死的鱼·2025-02-02 20:33

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

一、深度学习与线性代数

一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中，数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的，读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中，数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。

新禾·2025-02-02 06:20

深度学习——线性代数

取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

HTML5 WebGL技术应用

数学基础：了解向量、矩阵运算、线性代数和基本几何概念。图形学基础：掌握基本的计算机图形学原理，如光照、纹理、变换、投影等。WebGLAPI的基本使用，包括创建画布、着色器、程序、缓冲区等。

天涯学馆·2025-02-02 04:01

【线性代数】如何判断矩阵是否可以相似对角化

步骤第一步，看是不是实对称矩阵，如果是实对称矩阵，立即推可相似对角化，如果不是实对称矩阵，看第二步；第二步，求方阵的n个特征值，如果特征值彼此都不相同，也就是都是单根的话，立即推可相似对角化，如果有重根，看第三步；第三步，来验证k重根是不是具备k个线性无关的特征向量，也就是看A-λE或λE-A的秩是否等于n-k，若相等，立即推可相似对角化，不相等，则不能进行相似对角化原理：（1）实对称矩阵->不同

x66ccff·2025-01-31 03:59

Scratch语言教程

一、引言Scratch是由麻省理工学院媒体实验室开发的一款面向儿童和青少年的编程语言和平台。它采用图形化的编程界面，通过拖拽积木形状的代码块来实现编程，使得编程变得简单而有趣。

奔强的程序·2025-01-29 21:05

Python数据分析与可视化的基础知识

它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D

YC\_·2025-01-29 21:04

scratch学习教程

Scratch是一个由麻省理工学院媒体实验室开发的可视化编程平台，以其友好的界面和直观的操作方式，成为引导孩子和编程初学者踏入编程世界的理想桥梁。

chengxuyuan66666·2025-01-29 21:32

【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

【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

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

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

【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

【树一线性代数】005入门

Owlet_woodBird·2024-09-16 05:49

6位华人新晋2018年美国科学院院士！

本次共产生84名新科院士和21名外籍院士，其中包括6名著名旅美华人学者：加州大学伯克利分校教授丹扬、加州大学旧金山分校教授傅嫈惠、布朗大学教授高华健、耶鲁大学教授林海帆、麻省理工学院教授文小刚以及麻省理工学院教授张锋

南博屹生物医学·2024-09-15 06:57

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

像盖茨、乔布斯一样，成为深度工作的践行者

今天要给大家分享的书是——《深度工作：如何有效使用每一点脑力》本书作者，卡尔·纽波特，麻省理工学院计算机科学博士、乔治城大学计算机科学副教授、畅销书作家。

陳小剑·2024-09-14 11:36

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

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

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