bobo老师专为程序员设计的线性代数课程,全新的课程设计模式,配合编程讲解,拒绝枯燥的例题讲解,而是讲清楚每一个知识点的来龙去脉,完整学习线性代数领域的知识体系,这一次,让你学会线性代数!
全新课程设计模式
配合编程,手把手带你亲自实现每一个数学概念
使用Python3语言,兼顾学习主流数学工具,如numpy,scipy等
课程学习后,完成属于自己的小型线性代数库
每一个概念都让你醍醐灌顶
从零开始,由浅入深,完整学习线性代数领域的知识体系
拒绝枯燥概念讲解,理解为什么学习每个知识点以及如何应用
课程长期维护,随时在课程中添加拓展练习和材料,加深理解,拓展视野
是所有理工科专业必备的数学基础
人工智能,机器学习,深度学习等领域必备的数学技能
培养数学思维、数学能力,使用合理的数学工具解决
实际问题,发挥着至关重要的作用
人工智能,机器学习
搜索引擎,推荐系统
区块链,密码学
图形学,图像学
数论,群论
图论,博弈论
向量和矩阵
向量的基本运算
矩阵的基本运算
矩阵和函数的重要关系
矩阵在图形学中的运用
线性系统
求解线性系统
高斯消元法
Gauss-Jordan消元法
矩阵的逆
生成空间
线性相关
线性无关
生成空间,维度与基
零空间
正交性
正交基
Gram-Schmidt过程
正交矩阵
矩阵的QR分解
特征值与特征向量
行列式的直观意义
矩阵的LU分解
特征值
特征向量
相似矩阵与对角化
相似矩阵
对角化
对称矩阵
矩阵的SVD分解
关于课程的问题都可在问答区随时提问,
讲师会进行集中答疑
课程案例代码完全开放给你,
你可以根据所学知识自行修改、优化
线性代数怎么学都不会的同学;大学学过线性代数,
但是考完试就忘记,不能真正使用线数的同学;
想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域,
却苦于自己数学基础不好的同学。
高中数学基础;
编程部分需要Python3语言基础。
(别的语言,如Java,C++等也可以使用)
weixin_慕数据1225228
好评
从来没有感觉钱花得那么值过, 跟着这个老师是真的能学到东西的. 之前误打误撞买过bobo老师其他课, 感觉开启了一个新世界, 没有一句废话, 没有一点多余操作, 逻辑清晰, 干货满满, 内容实用, 录音清晰, 课程结构设计合理, 复杂的东西被老师讲解得容易理解, 很多之前没有明白的问题都迎刃而解. 因为之前那门课体验实在太好了, 便又买了bobo老师的其他课, 现在这门课学下来也没有让我失望, 感觉终于找到了一个好老师, 这种感动无以言表, 每天都有学习的动力, 要是早点听到bobo老师的课就好了
weixin_慕圣5032982
好评
满分当中的满分,10分当中的100分,我大学上过线代成绩还不错A-, 可是几乎不记得了,不记得也说明没成体系。我本科美本top30的也不算差学校,可能就是不适应学校编排的课程体系。我看完第五章了,bobo老师的课能够很清晰的抓住线代这门课的主干,以前没懂的我现在有了更深刻的认识。我真的很后悔当初没找到这个网课,我认为比起coursera上面的课,这门课更加逻辑清晰易于理解。个人认为在bobo老师课上进行推导前一秒暂停,然后自己推导,并且写上自己目前的疑问会更有效果。你会发现大部分疑问bobo老师都考虑到了并且在后面的视频给你解答了hhh。看完这个视频可以再去撸一遍其他更厚的书,老师么么哒!!!
卢孙远
好评
老师讲得太棒了,通俗易懂,对于我来说,每次看到书本上的严谨的数学说辞,真的难以理解,bobo老师讲的很透彻,突然感觉线性变得很简单,并且听说bobo老师马上要出概率论,统计学的课程,心中澎湃,bobo老师,快点出吧!: P
亲,您好~学习过程中遇到任何问题,可以随时在课程的问答区向老师提问哦。至于学习的进度,完全是自己把控。课程购买后,没有时间限制,永久有效:)祝您学习愉快~
亲,您好~课程配套问答区就是专门用来答疑的呢!不仅可以描述具体的问题,得到老师和同学们的回复,也可以浏览别的同学的问答,举一反三,收获更多~祝您学习愉快~
亲,您好~一,课程主要试图讲解清楚每一个知识点的来龙去脉,而不靠定义例题堆砌知识点;二,课程结合编程,学习完课程将完成一个属于自己的小型线性代数库;三,课程内容在尽量结合应用,争取让你理解这些数学知识可以用在哪里;四,课程虽然从基础出发,但绝不完全小白。实际上,我的所有课程都遵守这样的原则,我相信在学完后能达到一定深度,具体内容可以参见课程目录。五,虽然我已经很久没有接触现在的数学课本了,但是在我的印象中,一些内容是大学工科课堂不学的内容,如矩阵的QR分解,LU分解,SVD等:)加油!祝您学习愉快~
亲,您好~谢谢您的肯定,大家一起加油吧。祝您学习愉快~
亲,您好~线性代数只是一种数学工具。我只能说,无论是图形,图像,还是计算机视觉,线性代数都是非常重要的基础。但是这门课程只介绍线性代数,不会具体介绍这些领域的内容。这就好比,数的基本运算是物理学的基础。不会乘法运算,不会乘方运算,你是不可能理解什么是E=mc^2的。但是,学会了乘法运算和乘方运算,你可能还是不理解什么是E=mc^2,但是,你不理解的内容变了,变成了,到底什么是m,什么是c,什么是E,为什么会有E=mc^2。此时,你不理解的内容,从数学,变成了物理学要探讨的内容。你还是需要深入学习物理学,才能彻底理解这个式子。这门课程只关注数学部分:)加油!祝您学习愉快~
亲,您好~我个人认为如果你是想学习机器学习的话,可以直接去看机器学习课程。我在慕课网上的机器学习入门课,对数学的要求并不是很高。你有大学数学的基础,应该可以直接学习我的《Python3入门机器学习》。学习的过程中们对于个别生疏的概念,稍微去捡一下就好。我确实花了很多心思,尽量降低那门课程对数学的依赖程度:)整体入门了《机器学习》,觉得有必要,可以再来补数学。届时,你也将理解哪部分数学有用,有什么用,补起来更有针对性,效率也更高:)加油!祝您学习愉快~
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