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机器学习(f��n)�U�性代数基��Q�Python语言描述张雨�?PDF 下蝲

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资料��介：(x��)

《机器学�?f��n)线性代数基��Q�Python语言描述》的优势�Q�本书以机器学习(f��n)涉及的线性代数核心知识�ؓ(f��)重点�Q�进行新的尝试和�H�破�Q�从坐标与变换、空间与映射、近��g��拟合、相��g��特征、降�l�与压羃�q?个维度，环环相扣地展开�U�性代��C��机器学习(f��n)��法紧密�l�合的核心内宏V�?/span>

资料目录�Q?/strong>

�W?�?坐标与变换：(x��)高楼�q�_��?/span>

1.1 描述�I�间的工��P��(x��)向量 2

1.2 基底构徏一切，基底军_��坐标 13

1.3 矩阵�Q�让向量动�v�?18

1.4 矩阵乘向量的新视角：(x��)变换基底 27

�W?�?�I�间与映��：(x��)矩阵的灵��?/span>

2.1 矩阵�Q�描�q�空间中的映��?34

2.2 �q�因溯源�Q�逆矩阵和逆映��?42

2.3 向量�I�间和子�I�间 50

2.4 老树(w��i)开新花�Q�道破方�E�组的解 55

�W?�?�q�似与拟合：(x��)真相最�q�处

3.1 投媄�Q�寻找距��L��q�的向量 62

3.2 深入剖析最��二乘法的本�?69

3.3 施密�Ҏ(gu��)��交化�Q�寻找投影基 74

�W?�?�怼�与特征：(x��)观察�?/span>

4.1 �怼�变换�Q�不同的视角�Q�同一个变�?80

4.2 对角化：(x��)��L��最��明的�怼�矩阵 85

4.3 关键要素�Q�特征向量与特征�?89

�W?�?降维与压�~�：(x��)抓住��L��?/span>

5.1 最重要的矩阵：(x��)对称矩阵 96

5.2 数据分布的度�?100

5.3 利用特征值分解（EVD�Q�进行主成分分析�Q�PCA�Q?103

5.4 更通用的利器：(x��)奇异值分解（SVD�Q?111

5.5 利用奇异值分解进行数据降�l?116

�W?�?实践与应用：(x��)�U�代用�v�?/span>

6.1 SVD在推荐系�l�中的应�?124

6.2 利用SVD�q�行彩色囄��压羃 133

�W?�?函数与复数域�Q�概�늚�延��

7.1 傅里叶��敎ͼ�(x��)从向量的角度看函�?145

7.2 复数域中的向量和矩阵 151

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