数据科学之行列式概述

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Python人工智能统计学概率论贝叶斯kmeans矩阵操作线性代数计算工具行列式特征值特征向量线性方程组
课程详细介绍了线性代数中矩阵相关操作的基础知识和核心概念,如行列式的计算、特征值和特征向量的提取,以及线性方程组的求解。强调了在数学与计算机科学交叉领域,实际应用中更多依赖计算工具处理矩阵运算,而非手动计算。内容适合希望加强数学基础以支持机器学习、深度学习和数据挖掘等高级课程学习的学生。通过对二元和三元线性方程组解的讨论,揭示了行列式在方程组解析中的重要性,并指出行列式是一个会根据矩阵中元素进行计算得出的具体值。适合初学者快速掌握矩阵操作的要点,并为深入研究提供了坚实的基础。
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唐宇迪
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长用非常接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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