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同一个向量在不同坐标系视角的转换
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讨论
笔记
推荐
第1节
[试学课]
线性代数有什么用
第2节
[试学课]
线性代数研究的主要内容和学习误区
第3节
[试学课]
对向量的再认识
第4节
向量的线性组合与张成的空间
第5节
线性相关与线性无关
第6节
[试学课]
矩阵和向量的乘法
第7节
常见的线性变换（伸缩、旋转、剪切变换）
第8节
初识视角转换
第9节
两个线性变换的相继作用
第10节
向量的内积和外积
第11节
[试学课]
行列式的几何意义
第12节
行列式为零的含义
第13节
逆变换的几何意义
第14节
从线性变换角度讨论线性方程组是否有解
第15节
认识不同的坐标系视角
第16节
[试学课]
同一个向量在不同坐标系视角的转换
第17节
[试学课]
相似矩阵究竟是哪里相似
第18节
特征值为什么叫特征值
第19节
如何计算矩阵的n次幂
第20节
矩阵的特征分解
第21节
最小二乘法
第22节
补充知识：标量对向量的导数
第23节
线性拟合的矩阵和向量形式
第24节
线性拟合的python实现
第25节
补充知识-协方差与相关系数
第26节
补充知识：协方差矩阵、标准正交基
第27节
主成分分析的具体步骤
第28节
基于python实现主成分分析
第29节
矩阵奇异值分解的推导过程
第30节
用Python实现基于SVD的图像压缩
第31节
用python实现基于SVD的推荐系统计算
第32节
从另一个角度理解奇异值
第33节
PageRank算法产生的背景和基本思路
第34节
模型的建立
第35节
用迭代法实现PageRank算法求解
第36节
模型再改进
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