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【机器学习基础之线性代数】Linear Algebra Big Picture

MachineLN 2018-12-10 13:37:17

Abstract: 通过学习MIT 18.06课程,总结出的线性代数的知识点相互依赖关系,后续博客将会按照相应的依赖关系进行介绍。
Keywords: Linear Algebra,Big Picture

开篇废话

废话不多说,网易公开课有MIT 18.06的课程翻译,MIT OCW提供相关练习,如有需要都可以进行下载。
Gilbert Strang教授的讲授能够让大多数人入门,掌握这门课的大部分内容。
本课程教材使用的也是professor Strang的书籍,很遗憾,中国目前好像没有销售。
18.06的最大一个优点就是让你知道,你还不是特别笨,线性代数也没有大学老师讲的那么难。

关系图

知识图:


此图由Graphviz生成,相关项目见:
Github:https://github.com/Tony-Tan/MachineLearningMath

总结

线性代数是机器学习的基础数学之一,之前看到知乎上有一段话总结:

必须承认的是Professor Strang的讲授是非常有帮助的,如果有幸能见到其本人,我一定会给他鞠个躬,问一句老师好的。
后面线性代数部分的博客基本按照关系图一层一层的啃下去,不会特别长,但是知识点尽量做到环环相扣,欢迎关注。





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