线性代数与机器学习深度融合的权威课程：“Linear Algebra for Machine Learning: From Scratch to Mastery”系列，共40讲，每讲约1小时，覆盖从基础到前沿的完整知识体系。
• 教学理念：视觉优先，直观引导，每个数学概念均以解决实际问题为导向，理论与Python实战紧密结合，打通抽象向量空间与具体数据操作的桥梁。
• 课程结构：
- 模块1：向量、空间与数据表示（基础概念、点云、相似度、线性组合、基底、范数、矩阵及其变换等）
- 模块2：线性方程组、矩阵分解、基本子空间、最小二乘、正交分解、特征值、PCA、SVD等结构性问题解决方案
- 模块3：优化与微积分视角的线性代数（梯度、雅可比矩阵、Hessian矩阵、梯度下降、矩阵微积分、张量操作等）
- 模块4：高级及前沿应用（支持向量机、核技巧、流形学习、自然语言处理、推荐系统、计算机视觉、数值稳定性、量子线性代数等）
• 每讲配套的Python代码实现，涵盖NumPy、SciPy、PyTorch等工具，助力理论到实践的无缝过渡。
• 进度安排：每周约两次更新，系统学习掌握线性代数与机器学习的核心技术。
• 适合对象：希望构建深刻且直观线性代数理解，进而应用于机器学习、数据科学和AI研究的学生、工程师及研究人员。
课程大纲详情及资料请查阅🔗drive.google.com/file/d/14a2MHEXQq0Ulpmsz8Y2AXcElIhjU_Fho/view?usp=drive_link
观看地址🔗youtube.com/@code-cognition-mcmxvi
#线性代数# #机器学习# #Python# #数据科学# #深度学习# #数学基础# #AI教育#
• 教学理念：视觉优先，直观引导，每个数学概念均以解决实际问题为导向，理论与Python实战紧密结合，打通抽象向量空间与具体数据操作的桥梁。
• 课程结构：
- 模块1：向量、空间与数据表示（基础概念、点云、相似度、线性组合、基底、范数、矩阵及其变换等）
- 模块2：线性方程组、矩阵分解、基本子空间、最小二乘、正交分解、特征值、PCA、SVD等结构性问题解决方案
- 模块3：优化与微积分视角的线性代数（梯度、雅可比矩阵、Hessian矩阵、梯度下降、矩阵微积分、张量操作等）
- 模块4：高级及前沿应用（支持向量机、核技巧、流形学习、自然语言处理、推荐系统、计算机视觉、数值稳定性、量子线性代数等）
• 每讲配套的Python代码实现，涵盖NumPy、SciPy、PyTorch等工具，助力理论到实践的无缝过渡。
• 进度安排：每周约两次更新，系统学习掌握线性代数与机器学习的核心技术。
• 适合对象：希望构建深刻且直观线性代数理解，进而应用于机器学习、数据科学和AI研究的学生、工程师及研究人员。
课程大纲详情及资料请查阅🔗drive.google.com/file/d/14a2MHEXQq0Ulpmsz8Y2AXcElIhjU_Fho/view?usp=drive_link
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