矩阵乘法的现实意义(1):计算工作量的报酬
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适合人群
有python语法基础、对机器学习感兴趣的入门级同学
你将会学到
帮助想学习机器学习、数据挖掘的同学恶补一些基础类库和数学知识
课程简介
本课程是数据分析、机器学习的基础恶补课。
1、本篇是numpy入门课,学习numpy并非只要会数据切片就有用了,而是要了解其背后的数学知识(矩阵)。本篇是第一篇,后续还会录制更多机器学习前传课程如相似算法篇、距离篇、数据预处理篇、pandas学习篇、以及各类算法的单独课程,敬请期待
2、 基础扎实了才能不断推进更高层次的技术学习。课程里会涉及到一些数学知识,要想使用好工具,其背后的数学知识是不可少的。而不是仅仅过函数过手册。
3、本课程默认你已经懂python3.6的语法,并能自行安装相关环境,本课程对环境安装不做培训。
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- 1试看 开张课、基本环境、创建数组、预热一些函数12:41
- 2[热身]你所不知道的平均数和中位数作用、数组reshape16:25
- 3[热身]神奇的标准差、考核能力稳定性、自由度16:59
- 4向量是个好东西、基本入门、点积的意义16:09
- 5三角形恶补、余弦相似性计算、范数15:56
- 6行向量和列向量、矩阵极简入门、numpy的各种表示方法18:02
- 7矩阵加法的现实意义、按时间计算新闻数据差别、给矩阵增加行、z13:31
- 8试看 矩阵乘法的现实意义(1):计算工作量的报酬13:03
- 9矩阵乘法的现实意义(2):有意义的相乘、批量计算新闻的相似性21:06
- 10单位矩阵、行列式入门、几何和现实意义理解(王者荣耀水平增长)23:43
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