《矩阵力量(线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程)》(姜伟生)内容简介: 数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是**。这一次,学习数学不再是
一般来说,矩阵是由标量组成的矩形 数组 (array)。但是,矩阵内的元素不局限于标量,也可以是虚数、符号,乃至代数式、偏导数等。 在有些语境下,更高维度的数组叫 张量 (tensor),因此向量和矩阵可以分别看做是一维和二维的张量。严格来讲,张量是不同参考系间特定的变换法则。从这个角度来看,矩阵完成特定的 线性...
如图5.12所示,数据矩阵 X 分别左乘 1 T 、右乘全1向量,结果为对 X 的所有元素求和,即 式(5.31)的结果除以 nD ,得到的便是整个数据矩阵 X 所有元素的均值。 注意:式(5.31)中两个全 1 列向量长度也不同,具体形状如图5.12所示。再强调一点,希望大家在看到代数式时,要联想可能的线性代数运算式。本章后续...
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任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。 《矩阵力量:线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程》共 25 章内容,可以归纳为 7 大板块:向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。《矩阵力量:线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解线性代数工具时,会...
《矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程》,作者:矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程姜伟生 著,出版社:清华大学出版社,ISBN:9787302632511。这是一套前所未见的数学书,更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦“小镇做题家”,实际上他是国际著名