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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

    6 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-1-25 14:41:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    5 w; v; S# h0 V! @+ _- X4 J4 n├─10-1 正交基与标准正交基.mp47 k5 M  i; B# X  B: m
    ├─10-2 一维投影.mp4. F7 U: A" I- `6 n. p
    ├─10-3  高维投影和Gram-Schmidt过程.mp4
    3 g' ^* o( A) @* d├─10-4  实现Gram-Schmidt过程.mp46 c& ^9 u. |/ h
    ├─10-5 标准正交基的性质.mp4
    ! z+ E! V4 F8 q+ q5 Y├─10-6 矩阵的QR分解.mp4
    + t- W* t* J# O├─10-7  实现矩阵的QR分解.mp4
    % u& Y' W" f- W6 y├─10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp4
    : a! f. E5 j( R# m├─11-1 空间的基和坐标系.mp42 @. I: H& J) Z5 H
    ├─11-2  其他坐标系与标准坐标系的转换.mp4
    * n& D0 R. v6 S├─11-3 任意坐标系转换.mp4
    ) Q1 m4 A; O# j( k├─11-4 线性变换.mp4
    - c" @- U- S( ^! z4 q9 I. Y├─11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp4
    ' D5 P+ i. @* m1 \( c8 M' ]# i├─12-1 什么是行列式.mp4
    % l# ~% b- a* n& U+ E& h├─12-2 行列式的四大基本性质.mp4. c+ P9 d% `* g( G8 j5 I6 x- Q4 v. P
    ├─12-3 行列式与矩阵的逆.mp4" K- J9 u% P+ M9 p
    ├─12-4 计算行列式的算法.mp4+ ^9 f. L( T+ ?/ C1 y
    ├─12-5 初等矩阵与行列式.mp4
    ' T  [0 d0 }  x( }$ K: B% v! C├─12-6 行式就是列式!.mp4
    & u# N; I1 O) g! L$ B. j6 F' e├─12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp4+ \$ V" H0 \0 W6 h
    ├─13-1 什么是特征值和特征向量.mp4* t0 S  v+ x0 r- a' o
    ├─13-10 矩阵对角化的应用:求解矩阵的幂和动态系统.mp4
    ( u. C1 }; A+ d  W8 z! {- J├─13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp4
    8 @' i' B6 w1 S9 c├─13-3 特征值与特征向量的性质.mp44 Q# g% f9 v" d' p. f
    ├─13-4 直观理解特征值与特征向量.mp4
    1 Q8 q' v+ z7 n1 r6 \├─13-5 “不简单”的特征值.mp4
    3 {9 E3 C& A' l% r├─13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量.mp4
    ( b! c) X% _* _! C├─13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp41 L! F7 ~, y+ O$ Z
    ├─13-8 矩阵对角化.mp4
    8 X. j/ i5 [0 e- U+ e8 @6 ?# O* _1 i├─13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp40 l& Z6 ~2 [; v9 B! k
    ├─14-1 完美的对称矩阵.mp4
    1 {7 G+ L8 _3 s" x( K├─14-2 正交对角化.mp4
    7 _+ C" W2 h. _4 W) O  A├─14-3 什么是奇异值.mp4
    + t% i3 n* l' ~5 c; ]. n5 P& k├─14-4 奇异值的几何意义.mp4
    - K. K- Z+ X  U$ k' X├─14-5 奇异值的SVD分解.mp4
    & j, |" D) e+ D├─14-6 实践scipy中的SVD分解.mp4
    ( v9 y6 t7 ?& U: e1 b├─14-7 SVD分解的应用.mp4, H1 `, a1 I: y2 L* a
    ├─15-1 更广阔的线性代数世界,大家加油!.mp48 r4 c- }; e" ^1 p; o
    ├─第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
    9 n6 P  b8 D4 A8 J: X- ~3 O7 |1 K│  ├─1-1  导学 .mp4
    0 Y+ G8 O% i- e$ b- J2 s% @│  ├─1-2 课程学习的更多补充说明.mp4
    + V) p, E4 a6 F6 _# x│  ├─1-3 线性代数与机器学习.mp4/ _) R% g  }7 z' `+ R" J
    │  ├─1-4 课程使用环境搭建.mp46 E- m: g* u- s/ d/ e6 j' Y
    ├─第2章 一切从向量开始9 G9 Z: t  [) ~# q
    │  ├─2-1 什么是向量..mp4( {  c9 x) h! G7 }* h
    │  ├─2-2 向量的更多术语和表示法.mp4
    ( G5 p2 u% l' m" u2 S% ~│  ├─2-3 实现属于我们自己的向量.mp4/ K0 E- l% p* I6 r* Y3 K
    │  ├─2-4 向量的两个基本运算..mp4  i) k) F' w7 }% i
    │  ├─2-5 实现向量的基本运算..mp40 o; T! V- |9 U( `) a9 Y
    │  ├─2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立..mp42 ~- B- ^  ~0 l# S; n
    │  ├─2-7 零向量..mp4
    * P) Y# Y5 p  ~5 v) q│  ├─2-8 实现零向量.mp4( `, g2 X' h5 r6 H: o, M. y8 p+ p
    │  ├─2-9 一切从向量开始.mp4& K: O8 p" S# ~& E
    ├─第3章 向量的高级话题
    & A) c# @7 }4 j7 v+ _& j1 h│  ├─3-1 规范化和单位向量..1.mp4+ \/ @* I3 n/ Q$ `6 T: L
    │  ├─3-2 实现向量规范化.mp4
    7 I4 ?& Q8 T; s│  ├─3-3 向量的点乘与几何意义..mp4' s$ w  H5 ~& k* |
    │  ├─3-4 向量点乘的直观理解.mp4
    . y6 X' n; N7 h+ t& l' \3 O│  ├─3-5 实现向量的点乘操作.mp4
    + d: t( a+ s) a0 Y+ w8 f* O6 m; R│  ├─3-6 向量点乘的应用..mp4. l& V% I8 D( d% U% y' r  o* i% r: n
    │  ├─3-7 Numpy 中向量的基本使用.mp4
    / D+ j8 G6 Z- f0 j3 ~% S; \; @* l├─第4章 矩阵不只是 mn 个数字
    / o2 u9 E$ E9 b/ E+ g' I" K│  ├─4-1 什么是矩阵.mp4. }! }! V; ?4 t1 r
    │  ├─4-10 矩阵的转置.mp4" C$ O) A% ~/ u) C) @  [& F" b
    │  ├─4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp4! V5 Z9 {% J/ v) I
    │  ├─4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4; N, P- B6 q4 F
    │  ├─4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp4
    7 [9 Y$ i- Q" ~1 ~: d' F1 ?7 ]│  ├─4-4 实现矩阵的基本运算.mp4
    - p3 S, e, f6 Z1 Q  A' d│  ├─4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp4% }6 ]3 F& g( y$ R4 C0 A4 _
    │  ├─4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp4" b$ Q: F' V/ Q* f' K
    │  ├─4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp4+ E$ }+ m& ?/ C7 C* X3 J9 q5 a
    │  ├─4-8 实现矩阵的乘法.mp4
    1 i2 [8 P* w# Z5 m' C│  ├─4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp4
    * }5 B' y3 A# O% ]4 [0 L├─第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题: C) j2 q% e7 q( P" F
    │  ├─5-1 更多变换矩阵.mp4
    " y) j5 J! {' h8 ~* }│  ├─5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp4- D  W; }/ ]2 S2 V" }' j
    │  ├─5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4
    / i9 ?3 }( Y" Z5 Q│  ├─5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp4
    % _, A3 }7 B) o. ]│  ├─5-5 矩阵的逆.mp4. c2 C6 }+ \% O2 t
    │  ├─5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆.mp4
    ' _( ]4 U' O2 [1 g9 C9 e4 a% }│  ├─5-7 矩阵的逆的性质.mp4/ |+ b. z1 ~0 |* g
    │  ├─5-8 看待矩阵的关键视角:用矩阵表示空间.mp47 E% b. G! J' `( y9 ?/ M. b
    │  ├─5-9 总结:看待矩阵的四个重要视角.mp4
    4 O, u; i# F& t; `4 F├─第6章 线性系统7 \  D  U+ F, J( P* `1 c$ o
    │  ├─6-1 线性系统与消元法.mp4
    % W( r* K: c# j0 A9 X1 C3 s9 q3 h│  ├─6-2 高斯消元法.mp4. P) t1 A. y# U2 P. V
    │  ├─6-3 高斯-约旦消元法.mp40 c* C) \9 v5 n  I9 J; y- U& p
    │  ├─6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4  D; J2 \/ B1 ^$ x& I$ z
    │  ├─6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4
    9 O, ?- y8 |) D5 D0 x: w7 `; m│  ├─6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp4
    9 G7 _* t& M& U│  ├─6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).mp4$ f9 q1 T/ l% H' r+ c
    │  ├─6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4: T- ?: t. C7 i( e
    │  ├─6-9 齐次线性方程组(1).mp4$ R. g) }: ]! S7 ]1 T' M
    ├─第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
    5 I$ j  S" p$ E  t9 {  o│  ├─7-1 线性系统与矩阵的逆.mp4" G) a/ m9 w4 e0 q9 v
    │  ├─7-2  实现求解矩阵的逆.mp4
    6 v9 w) x) Q8 M│  ├─7-3 初等矩阵.mp4
    . @9 l: c$ b5 A% Z- w( s│  ├─7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp4
    . V2 w; R, O; F+ d, n* O; T6 y│  ├─7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp4  |3 K' T, x8 B! x" t! H5 Y
    │  ├─7-6 矩阵的LU分解.mp4
    , P5 _5 f* k+ s3 i│  ├─7-7 实现矩阵的LU分解.mp4
    ! }7 t% t) o4 b  T4 e│  ├─7-8  非方阵的LU分解,矩阵的LDU分解和PLU分解.mp4
    4 n  D) D2 y8 {1 |$ Q7 K│  ├─7-9 矩阵的PLUP'分解和再看矩阵的乘法.mp4! S5 g0 r8 G* ?
    ├─第8章 线性相关,线性无关与生成空间
    9 I% O8 B, j6 z│  ├─8-1 线性组合.mp4
    5 Y" M$ m8 y- }│  ├─8-2 线性相关和线性无关.mp41 c5 q$ F0 ]: E, H- v
    │  ├─8-3 矩阵的逆和线性相关,线性无关.mp4
    * o3 c/ e. C" ]* ?! ]7 b8 N│  ├─8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp4
    . Q: p: v, T+ J│  ├─8-5 生成空间.mp4
    + [" D6 i6 i/ y* B  ?│  ├─8-6 空间的基.mp4; p; u7 Y# G" p
    │  ├─8-7 空间的基的更多性质.mp4
    + d- e+ n1 A: w. [7 x│  ├─8-8 本章小结:形成自己的知识图谱.mp4
    * h8 z9 v6 \1 U+ ~1 ]5 z├─第9章 正交性
    8 ?5 ?: f% ?/ A" J8 K│  ├─9-1  空间,向量空间和欧几里得空间.mp44 e, e1 a' L7 b$ `4 }5 k
    │  ├─9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp4
    ! G& W/ b; f# B( ~# R│  ├─9-11 零空间 与 秩-零化度定理.mp4
      {# b' C/ v: S" S- f* C│  ├─9-12 左零空间,四大子空间和研究子空间的原因.mp4* o4 D# @5 j! _) P% o7 O% M
    │  ├─9-2  广义向量空间.mp44 y  M! X1 A) f3 K$ Q
    │  ├─9-3 子空间.mp4. H! |* J0 E# q$ \. U2 R& h
    │  ├─9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp4* `* M# y& n* q( G/ E
    │  ├─9-5 维度.mp4, [: O# l4 R# A* d7 \2 I
    │  ├─9-6 行空间和矩阵的行秩.mp4+ ]9 i, G3 V  K  X8 R; w" T
    │  ├─9-7 列空间.mp4( {0 d9 c) X0 L" d" @: X  [
    │  ├─9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp4
    0 ?* [+ m  {7 N& P8 h│  ├─9-9 实现矩阵的秩.mp4
    / C. y9 O4 o% H$ e7 P* F├─资料6 s7 ~4 h% f3 M7 l
    │  ├─coding.zip
    , }- s8 G" F4 \5 e  v
    # L8 n# I! b/ w. _
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    9 h; v8 d3 a  ^4 k4 f9 g  k

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  • TA的每日心情

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    [LV.1]初来乍到

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    Lv1码农

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    发表于 2019-8-23 18:13:56 | 显示全部楼层
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    [LV.6]常住居民II

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    Lv3中级程序猿

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    发表于 2020-1-12 18:26:43 | 显示全部楼层
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