线性代数怎么学
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线性代数作为利用空间来投射和表征数据的基本工具,可以方便的对数据进行各种变换,从而让研究人员更为直观、清晰的探查到数据的主要特征和不同维度的所需信息。因此,线性代数的核心基础地位不言而喻,他是机器学习、人工智能等高阶内容的攀登阶梯。
一方面,紧紧围绕空间变换这个线性代数的主要脉络,从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这五个维度,环环相扣的展开线性代数与机器学习算法紧密结合的最核心内容,深刻理解如何用空间表示数据、用空间处理数据、用空间优化数据,用一条线索拎起整个学科的主干内容。
另一方面,结合机器学习中的典型实战案例,面向应用将线性代数这一数学工具用熟用好,同时以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践,无缝对接工程应用。
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