应用数学与机器学习基础
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本课程主要介绍理解深度学习所需的基本数学概念。课程主要介绍了线性代数的矩阵和向量运算,以及概率相关数学知识。并使用Python语言的NumPy库实现相关的数学运算。

(1)第一课  认识及安装NumPy库

本课时主要讲述介绍NumPy库的应用及安装方法。在编写机器学习算法时,需要对矩阵、向量进行各种数值计算。这些繁杂的计算都可以交给NumPy来完成。

(2)第二课  NumPy的数组对象

本课时主要讲述NumPy的多维数组对象。具体内容主要包括多维数组的创建、初始化以及访问多维数组对象的属性。

(3)第三课  NumPy矩阵基本运算

本课时主要讲述NumPy的矩阵运算。具体内容包括矩阵加法、矩阵减法、矩阵转置、矩阵相乘、求解线性方程等运算。

(4)第四课  什么是矩阵?

本课通过九宫格填数游戏来认识矩阵。

(5)第五课  矩阵加减运算及Python实现

本课详解矩阵的加减运算规则,分别用普通Python代码和NumPy库实现矩阵的加减运算。

(6)第六课  矩阵的乘法运算及Python实现

本课用生活中的案例讲解矩阵乘法运算规则,解释了矩阵与线性方程组的关系,分别用普通Python代码和NumPy库实现矩阵的乘法运算。

(7)第七课  矩阵的转置运算及Python实现

本课介绍了矩阵的转置运算规则,分别用普通Python代码和NumPy库实现矩阵的转置运算。

(8)第八课  单位矩阵与逆矩阵

本课介绍了单位矩阵以及如何求二阶矩阵的逆矩阵,并用NumPy库实现课程案例求逆矩阵的运算。

(9)第九课  认识向量

本课主要让同学们对向量有个初步认识,向量是单行多列(行向量)或单列多行(列向量)的矩阵,向量是研究多维空间和机器学习的重要数学工具。

(10)第十课  向量的加法与数乘运算

本课介绍了向量加法与数乘运算规则,并用NumPy实现向量的加法与数乘运算。

(11)第十一课  向量的点积和模长

本课介绍了向量的点积与模长,并用NumPy实现向量的点积与模长计算。



数学运算NumPy库
数学运算NumPy库
矩阵
矩阵
第1课   什么是矩阵?
978字,阅读需时4分钟
第2课   矩阵加减运算及Python实现
1702字,阅读需时6分钟
第3课   矩阵的乘法运算及Python实现
2397字,阅读需时8分钟
第4课   矩阵的转置运算及Python实现
1391字,阅读需时5分钟
第5课   单位矩阵与逆矩阵
1687字,阅读需时6分钟
向量及其运算
向量及其运算
第1课   认识向量
1925字,阅读需时7分钟
第2课   向量的加法及数乘运算
698字,阅读需时3分钟
第3课   向量的点积和模长
866字,阅读需时3分钟
数学运算NumPy库
矩阵
向量及其运算
郎宏林
授课老师
老师简介
项目经理,系统分析和架构师,从事多年中文信息处理技术。 联系老师 微信号:l18263658936
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