慕课：专为程序员设计的线性代数课程【完】

第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》 [238.10M]

说明

1-1 导学 .mp4 [71.17M]

1-2 课程学习的更多补充说明.mp4 [35.30M]

1-3 线性代数与机器学习.mp4 [44.41M]

1-4 课程使用环境搭建.mp4 [87.22M]

第2章 一切从向量开始 [342.55M]

说明

2-1 什么是向量..mp4 [31.68M]

2-2 向量的更多术语和表示法.mp4 [14.95M]

2-3 实现属于我们自己的向量.mp4 [62.21M]

2-4 向量的两个基本运算..mp4 [24.56M]

2-5 实现向量的基本运算..mp4 [121.30M]

2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立..mp4 [21.52M]

2-7 零向量..mp4 [31.72M]

2-8 实现零向量.mp4 [26.80M]

2-9 一切从向量开始.mp4 [7.81M]

第3章 向量的高级话题 [402.92M]

说明

3-1 规范化和单位向量..1.mp4 [26.00M]

3-2 实现向量规范化.mp4 [143.68M]

3-3 向量的点乘与几何意义..mp4 [28.67M]

3-4 向量点乘的直观理解.mp4 [17.61M]

3-5 实现向量的点乘操作.mp4 [35.41M]

3-6 向量点乘的应用..mp4 [35.20M]

3-7 numpy 中向量的基本使用.mp4 [116.34M]

第4章 矩阵不只是 mn 个数字 [644.33M]

说明

4-1 什么是矩阵.mp4 [21.19M]

4-10 矩阵的转置.mp4 [21.45M]

4-11 实现矩阵的转置和numpy中的矩阵.mp4 [79.63M]

4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4 [105.39M]

4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp4 [25.96M]

4-4 实现矩阵的基本运算.mp4 [133.65M]

4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp4 [43.15M]

4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp4 [37.19M]

4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp4 [47.79M]

4-8 实现矩阵的乘法.mp4 [109.36M]

4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp4 [19.58M]

第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题 [427.27M]

说明

5-1 更多变换矩阵.mp4 [31.93M]

5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp4 [32.44M]

5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4 [162.36M]

5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp4 [19.86M]

5-5 矩阵的逆.mp4 [23.59M]

5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆.mp4 [67.75M]

5-7 矩阵的逆的性质.mp4 [26.60M]

5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间.mp4 [45.94M]

5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角.mp4 [16.80M]

第6章 线性系统 [585.00M]

说明

6-1 线性系统与消元法.mp4 [26.82M]

6-2 高斯消元法.mp4 [44.52M]

6-3 高斯-约旦消元法.mp4 [32.04M]

6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4 [163.06M]

6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4 [54.05M]

6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp4 [63.69M]

6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).mp4 [42.68M]

6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4 [139.34M]

6-9 齐次线性方程组(1).mp4 [18.79M]

第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性 [470.16M]

说明

7-1 线性系统与矩阵的逆.mp4 [45.53M]

7-2 实现求解矩阵的逆.mp4 [80.21M]

7-3 初等矩阵.mp4 [42.47M]

7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp4 [30.96M]

7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp4 [58.08M]

7-6 矩阵的lu分解.mp4 [53.17M]

7-7 实现矩阵的lu分解.mp4 [74.10M]

7-8 非方阵的lu分解，矩阵的ldu分解和plu分解.mp4 [31.91M]

7-9 矩阵的plup分解和再看矩阵的乘法.mp4 [53.73M]

第8章 线性相关，线性无关与生成空间 [311.20M]

说明

8-1 线性组合.mp4 [30.71M]

8-2 线性相关和线性无关.mp4 [45.55M]

8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关.mp4 [36.03M]

8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp4 [48.17M]

8-5 生成空间.mp4 [37.28M]

8-6 空间的基.mp4 [49.16M]

8-7 空间的基的更多性质.mp4 [38.88M]

8-8 本章小结：形成自己的知识图谱.mp4 [25.42M]

第9章 正交性 [486.93M]

说明

9-1 空间，向量空间和欧几里得空间.mp4 [33.83M]

9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp4 [37.47M]

9-11 零空间 与 秩-零化度定理.mp4 [36.39M]

9-12 左零空间，四大子空间和研究子空间的原因.mp4 [27.58M]

9-2 广义向量空间.mp4 [34.86M]

9-3 子空间.mp4 [39.55M]

9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp4 [26.33M]

9-5 维度.mp4 [37.27M]

9-6 行空间和矩阵的行秩.mp4 [36.96M]

9-7 列空间.mp4 [25.01M]

9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp4 [30.73M]

9-9 实现矩阵的秩.mp4 [120.96M]

资料 [15.54M]

说明

coding-260-master.zip [15.54M]

10-1 正交基与标准正交基.mp4 [25.26M]

10-2 一维投影.mp4 [16.29M]

10-3 高维投影和gram-schmidt过程.mp4 [23.73M]

10-4 实现gram-schmidt过程.mp4 [84.23M]

10-5 标准正交基的性质.mp4 [16.25M]

10-6 矩阵的qr分解.mp4 [25.66M]

10-7 实现矩阵的qr分解.mp4 [49.26M]

10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp4 [11.04M]

11-1 空间的基和坐标系.mp4 [22.65M]

11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换.mp4 [16.58M]

11-3 任意坐标系转换.mp4 [28.63M]

11-4 线性变换.mp4 [30.28M]

11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp4 [24.88M]

12-1 什么是行列式.mp4 [39.35M]

12-2 行列式的四大基本性质.mp4 [22.82M]

12-3 行列式与矩阵的逆.mp4 [29.74M]

12-4 计算行列式的算法.mp4 [27.42M]

12-5 初等矩阵与行列式.mp4 [28.89M]

12-6 行式就是列式！.mp4 [19.17M]

12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp4 [27.63M]

13-1 什么是特征值和特征向量.mp4 [33.51M]

13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp4 [19.89M]

13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp4 [23.39M]

13-3 特征值与特征向量的性质.mp4 [24.68M]

13-4 直观理解特征值与特征向量.mp4 [36.41M]

13-5 “不简单”的特征值.mp4 [23.81M]

13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量.mp4 [51.03M]

13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp4 [29.93M]

13-8 矩阵对角化.mp4 [23.51M]

13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp4 [73.46M]

14-1 完美的对称矩阵.mp4 [17.19M]

14-2 正交对角化.mp4 [26.40M]

14-3 什么是奇异值.mp4 [20.31M]

14-4 奇异值的几何意义.mp4 [23.63M]

14-5 奇异值的svd分解.mp4 [30.09M]

14-6 实践scipy中的svd分解.mp4 [39.27M]

14-7 svd分解的应用.mp4 [24.31M]

15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp4 [15.81M]