结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数 – 带源码课件

课程信息

创新设计+通俗易懂，这一次，bobo老师带你彻底学会线性代数！

课程目录

├── 第01章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
│   ├── 1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》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02章 一切从向量开始
│   ├── 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03章 向量的高级话题
│   ├── 3-1 规范化和单位向量.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04章 矩阵不只是m×n个数字
│   ├── 4-1 什么是矩阵.mp4 21.19M
│   ├── 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
│   ├── 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
├── 第05章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
│   ├── 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06章 线性系统
│   ├── 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.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.mp4 18.79M
├── 第07章 初等矩阵和矩阵的可逆性
│   ├── 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08章 线性相关，线性无关与生成空间
│   ├── 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09章 向量空间，维度，和四大子空间
│   ├── 9-1  空间，向量空间和欧几里得空间.mp4 33.83M
│   ├── 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
│   ├── 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
├── 第10章 正交性，标准正交矩阵和投影
│   ├── 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
├── 第11章 坐标转换和线性变换
│   ├── 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
├── 第12章 行列式
│   ├── 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
├── 第13章 特征值与特征向量
│   ├── 13-1 什么是特征值和特征向量.mp4 33.51M
│   ├── 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
│   └── 13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp4 19.89M
├── 第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解
│   ├── 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
├── 第15章 更广阔的线性代数世界，大家加油！
│   └── 15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp4 15.81M
└── coding-260-master.zip 18.91M