机器学习数学基础之线性代数

机器学习数学基础博客列表
- 线性代数BigPicture
- 1.0 向量
- 1.1 线性组合
- 1.2 点乘和长度
- 2.1 Ax=b
- 2.2 消元
- 2.3 消元和矩阵
- 2.4 矩阵计算
- 2.5 逆
- 2.6 LU和LDU分解
- 2.7 映射与排列
- 3.1 向量空间
- 3.2 Null 空间
- 3.3 秩
- 3.4 Ax=B
- 3.5 线性独立，基和维度
- 3.6 四个空间的维度
- 4.1 四个子空间的正交
- 4.2 投影
- 4.3 最小二乘（略）
- 4.4 正交基和Gram-Schmidt算法
- 5.1 行列式的性质
- 5.2 排列和代数余子式
- 5.3 Cramer’s 法则,逆和体积
- 6.1 特征值介绍
- 6.2 矩阵对角化
- 6.3 微分方程应用（略）
- 6.4 对称矩阵
- 6.5 正定矩阵
- 6.6 相似矩阵
- 6.7 奇异值分解
- 7.1 线性变换思想
- 7.2 线性变换的矩阵
- 7.3 对角化和伪逆