Machine Learning之高等數學篇(九)☞《矩陣的初等變換》
上一節呢，我們學習了《行列式與方陣》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《矩陣的初等變換》
一、（引例）矩陣的初等變換
二、矩陣的初等變換
三、用矩陣的初等變換解方程組（1）：
四、行階梯形矩陣，標準形、及相關定理。
五、矩陣的秩
六、秩的求法
至此：《矩陣的初等變換》，我們就先學習到這裡~接下來進入《向量組線性表示與線性相關》相關的學習！
！！！版權宣告！！！
本系列為博主學心得與體會，所有內容均為原創（✿◡‿◡）
歡迎傳播、複製、修改。引用、轉載等☞請註明轉載來源。感謝您的配合
用於商業目的,請與博主採取聯絡，並請與原書版權所有者聯絡，謝謝！\(≧▽≦)/
我的聯絡方式：email–> [email protected]
！！！版權宣告！！！
生活嘛~ 最重要的就是開心嘍~ Ｏ（∩＿∩）Ｏ～～
相關推薦
Machine Learning之高等數學篇(九)☞《矩陣的初等變換》
上一節呢，我們學習了《行列式與方陣》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《矩陣的初等變換》 一、（引例）矩陣的初等變換 二、矩陣的初等變換 三、用矩陣的初等變換解方程組（1）： 四、行階梯形矩陣，標準形、及相關定理。
Machine Learning之高等數學篇(十三)☞《正交矩陣與矩陣的QR分解》
上一節呢，我們學習了《特徵值與特徵向量》，這次我們續接上一節的內容，來學習《正交矩陣與矩陣的QR分解》 一、正交矩陣 二、QR分解（正交三角分解） 三、施密特正交化過程 四、例題 至此：《正交矩陣與矩陣的QR分解》，我
Machine Learning之高等數學篇(七)☞《線性代數與矩陣》
上一節呢，我們學習了《定積分》，這次我們續接上一節的內容，來複習下《線性代數與矩陣》 一、線性代數 二、矩陣 至此：《線性代數與矩陣》，我們就先學習到這裡~接下來進入《行列式與方陣》相關的學習！ ！！！版權宣
Machine Learning之高等數學篇(一)
一、前言 今天一改常態，去掉嬉皮笑臉的寫法，開始認認真真的對待這次學習，剛開啟視訊的那一刻我是崩潰的，what？，這不全是當年我不樂意學的那些東西麼。。？？Black Man What？？？什麼微積分，數列，矩陣，概率。。。。當年覺得沒有用，從而“掛”的一塌糊塗，，這
Machine Learning之高等數學篇(五)
上一節呢，我們學習了多元函式的相關內容，這次我們續接上一節的內容，來學習下《偏導數與方向導數》以及重要的部分《梯度》 一、多元函式偏導數 例題： 二、引入向量 向量 ☞感謝<百度百科>(✈機票點我) 在引入方向導數之
Machine Learning之高等數學篇(四)
上一節呢，我們學習了下《泰勒公式》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《多元函式概念及其極限》部分 一、多元函式的概念的引入 二、※ 二元(多元)函式的定義 三、多元函式極限的定義 四、例題： 五、相關概念： 重
Machine Learning之高等數學篇(三)
上一節呢，我們回顧了下高等數學中導數應用1和2，這次我們續接上一節的內容，來學習下《泰勒公式》 三、高等數學部分(續接) 導數的應用3 關於泰勒公式的解釋與意義 泰勒公式可以利用這些導數值作為係數，構建一個多項式， 近似的表達函式f(x) 對
Machine Learning之高等數學篇(二)
上一節呢，我們回顧了下高中數學的大部分內容，這次我們續接上一節的內容，來複習下《高等數學》 三、高等數學部分 1> 導數的應用 單調性 凹凸性 極值 求極值與最值
Machine Learning之高等數學篇(十四)☞《向量的導數》
上一節呢，我們學習了《正交矩陣與矩陣的QR分解》，這次我們續接上一節的內容，來學習《向量的導數》 一、向量的導數 二、標量對向量的導數 三、標量對方陣的導數 至此：《向量的導數》，我們就先學習到這裡~接下來進入《概率與數理統計》相關的
Machine Learning之高等數學篇(十二)☞《特徵值與特徵向量》
上一節呢，我們學習了《齊次與非齊次方程組解的結構定理》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《特徵值與特徵向量》 一、特徵值與特徵向量 二、特徵值的性質 三、可對角化矩陣（非常重要） 四、正定矩陣 五、奇異矩
Machine Learning之高等數學篇(十一)☞《齊次與非齊次方程組解的結構定理》
上一節呢，我們學習了《向量組線性表示與線性相關》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《齊次與非齊次方程組解的結構定理》 知識點補充： 矩陣中知識點落下一個“對稱矩陣”，在這個部位加上~… 一、線性方程組 二、求解線性方程組的步驟 三、
Machine Learning之高等數學篇(十)☞《向量組線性表示與線性相關》
上一節呢，我們學習了《矩陣的初等變換》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《向量組線性表示與線性相關》 一、向量組 二、向量的線性表示 三、向量組的線性相關 至此：《向量組線性表示與線性相關》我們就先學習到這裡，~接下來進入《齊次
Machine Learning之高等數學篇(八)☞《行列式與方陣》
上一節呢，我們學習了《線性代數與矩陣》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《行列式與方陣》 一、方陣行列式 二、代數餘子式 三、伴隨矩陣 四、方陣的逆 至此：《行列式與方陣》，我們就先學習到這裡~接下來進入《矩陣的初等
Machine Learning之高等數學篇(六)☞《定積分》
上一節呢，我們學習了《梯度》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《定積分》 定積分 ☞感謝<百度百科>(✈機票點我) 在定積分計算方面，可再多查閱寫資料，“計算方式”等等… 在積分中
Machine Learning之高等數學篇(六)
上一節呢，我們學習了《梯度》，這次我們續接上一節的內容，來學習下《定積分》 在定積分計算方面，可再多查閱寫資料，“計算方式”等等… 在積分中g(x)g(x)g(x)的導
機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣01
上一個部落格（機器學習--高等數學篇--線性代數篇01--行列式）已經講解過行列式的概念，本將將講解下矩陣的概念和矩陣的一些運算規則。 一、矩陣的定義： m行n列個數，加上圓括號或者方括號，組成的就是m✖n的矩陣，記作Amxn。 方陣：矩陣的行和列數相等。 單位矩
機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣02
上一節講解了矩陣的一些基礎概念和運演算法則（機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣01），本章將學習並瞭解伴隨矩陣和逆矩陣。 一、伴隨矩陣 1.定1義：A是n階方陣，可以得到一個行列式|A|，求出|A|的代數餘子式，共有n^2個數。把代數餘子式按照第一行寫成第一
Machine Learning之Python篇（一）
Machine Learning之Python篇 概述 教程 《Python機器學習》中文版 東南大學某研究生的github，包含大量ML演算法示例。 上個哥們的DL示例 Python資料分析之武林祕籍。這裡包括了大量ML或DL的python工具包。
machine learning 之 導論 一元線性回歸
IT 預測 ogr ideal 博客 找到 lan env 圖片 整理自Andrew Ng 的 machine learnig 課程 week1 目錄： 什麽是機器學習 監督學習 非監督學習 一元線性回歸 模型表示 損失函數 梯度下降算法 1、什麽是機器學
machine learning 之 Neural Network 1
特征 中間 pan 單例 tor 思想 learning AC 每一個 整理自Andrew Ng的machine learning課程week 4. 目錄： 為什麽要用神經網絡 神經網絡的模型表示 1 神經網絡的模型表示 2 實例1 實例2 多分類問題 1、為