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01 | 导读:如何在机器学习中运用线性代数工具?.md | ||
02 | 基本概念:线性代数研究的到底是什么问题?.md | ||
03 | 矩阵:为什么说矩阵是线性方程组的另一种表达?.md | ||
04 | 解线性方程组:为什么用矩阵求解的效率这么高?.md | ||
05 | 线性空间:如何通过向量的结构化空间在机器学习中做降维处理?.md | ||
06 | 线性无关:如何理解向量在N维空间的几何意义?.md | ||
07 | 基和秩:为什么说它表达了向量空间中“有用”的向量个数?.md | ||
08 | 线性映射:如何从坐标系角度理解两个向量空间之间的函数?.md | ||
09 | 仿射空间:如何在图形的平移操作中大显身手?.md | ||
10 | 解析几何:为什么说它是向量从抽象到具象的表达?.md | ||
基础通关 | 线性代数5道典型例题及解析.md |