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《线性代数的魅力》《每个人都能掌握的线性代数》

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简介:
本书以浅显易懂的方式阐述了线性代数的基本概念和应用,展示了这一数学分支的独特魅力,旨在帮助读者轻松掌握其精髓。 推荐一本由日本网友Kenji Hiranabe撰写的《线性代数的艺术》。这本书基于MIT著名教授Gilbert Strang的著作《每个人的线性代数》,通过可视化、图形化的方式帮助读者理解和学习线性代数。 全书内容精简,包括封面和插图在内总共约12页。书中以图表的形式呈现所有知识点,尤其是矩阵部分解释得非常清晰易懂,非常适合初学者阅读。

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客服
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  • 线》《线
    优质
    本书以浅显易懂的方式阐述了线性代数的基本概念和应用,展示了这一数学分支的独特魅力,旨在帮助读者轻松掌握其精髓。 推荐一本由日本网友Kenji Hiranabe撰写的《线性代数的艺术》。这本书基于MIT著名教授Gilbert Strang的著作《每个人的线性代数》,通过可视化、图形化的方式帮助读者理解和学习线性代数。 全书内容精简,包括封面和插图在内总共约12页。书中以图表的形式呈现所有知识点,尤其是矩阵部分解释得非常清晰易懂,非常适合初学者阅读。
  • 据分析.pdf
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    本书《每个人都能掌握的数据分析》旨在普及数据分析知识与技巧,帮助读者轻松理解数据背后的信息,提升个人和工作中的决策能力。 数据分析是一门重要的技术,旨在帮助人们从数据中提取有价值的信息以进行科学决策和预测。在这个人人都能学会的数据分析课程里,我们将逐步深入学习数据分析的基础概念及其各个方面。 **什么是数据?** 数据是指任何形式的信息,包括数字、文字、图像、音频及视频等。这些信息可以来自互联网、数据库或实验结果等多种来源。在数据分析过程中,我们会对收集到的原始数据进行清理和处理,并对其进行分析与解释以提取有价值的信息。 **统计指标简介** 统计指标用于描述和总结数据特征及其规律性表现的形式化度量方式。常见的包括集中趋势(如均值)、离散程度(如方差)以及分布形态等类型。 - **集中趋势**: 指的是衡量一组数值中心位置的统计数据,例如平均数、中位数或众数。 - **离散程度**: 描述数据集内各个观测值之间的差异大小,常用指标有方差和标准偏差。 - **分布形态**: 反映了变量取值的概率密度函数图形特征,如正态分布与偏斜分布。 **异常值识别** 在数据分析中,识别并处理那些明显偏离正常范围的极端数值(即“离群点”)是非常重要的步骤。它们可能对分析结果造成偏差影响。 - **删除**: 直接移除这些不合理的记录; - **转换**: 对其进行数学变换以减小其影响力; - **采用稳健统计方法**。 **数据分析流程** 完整的数据分析过程包括从数据收集到最终解释的每一步骤:获取原始资料,清理脏乱的数据集,执行必要的预处理操作(如缺失值填补),实施具体分析工作并总结结果意义。 **Excel 应用简介** Microsoft Excel是一款广泛使用的电子表格软件,在进行数据分析时提供了许多有用的功能和工具。它支持基本的操作、文本函数以及数学计算等高级功能。 - **基础功能**: 包括输入数据,筛选所需记录及排序列表; - **文本处理与分析**: 用于解析并理解非结构化字符串信息; - **数值运算与统计学方法应用**: 实现各种算法来揭示隐藏在数字背后的模式。
  • 叔-线精华版(三小时).zip
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    本资料为《高数叔》精心打造的线性代数精华课程,浓缩核心知识点与解题技巧,旨在帮助学生在三个小时内高效掌握线性代数的关键内容。 高数叔三小时速成线性代数课程帮助学生快速掌握线性代数的核心内容。
  • Gilbert Strang线
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    《Gilbert Strang的线性代数》由麻省理工学院著名教授Gilbert Strang编写,深入浅出地介绍了线性代数的基本概念与应用,是学习和研究数学的重要参考书。 《线性代数导论》第四版 作者:Gilbert Strang 《线性代数导论》第五版解决方案手册 作者:Gilbert Strang 《线性代数及其应用》第四版 作者:Gilbert Strang
  • 线学习.pdf
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    本PDF文档深入浅出地讲解了线性代数的基本概念与理论,包括向量、矩阵运算及其应用。适合初学者系统学习和复习使用。 这里分享一些线性代数的笔记,这些笔记对我很有帮助。对于学习机器学习的同学来说,这可以作为巩固数学基础的好材料。希望每个人都能从中受益。
  • 线(Linear Algebra)
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    线性代数是数学的一个分支,研究向量、向量空间(或称线性空间)、线性变换和有限维线性方程组等。它是许多领域如物理学、工程学及计算机科学的基础工具。 线性代数是数学的一个分支,主要研究向量空间(或称线性空间)以及其上的线性变换。它在计算机科学、物理学和其他工程领域有着广泛的应用。线性代数的核心概念包括矩阵理论、行列式、向量和向量空间等。这些工具为解决现实世界中的复杂问题提供了强大的手段,例如数据处理、图像压缩和机器学习等领域都离不开线性代数的支持。
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    本资料包含十个线性代数试卷及其详细解答,适合学生复习使用,帮助掌握考试重点和解题技巧。 对线性代数复习备考的同学非常有用,文档格式为Word。
  • 宋浩线176知识点
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    《宋浩线性代数176个知识点》是由知名讲师宋浩教授精心整理的一套全面覆盖线性代数核心内容的学习资料。该资源详细解析了从基础概念到复杂理论的各个关键点,旨在帮助学习者系统掌握线性代数知识,适用于高校数学课程和各类专业考试准备。 宋浩线性代数包含176个知识点。
  • 据科学:从线回归到深度学习
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    本书全面介绍了数据科学的基础知识与高级技术,涵盖了从线性回归到深度学习的核心概念和实践应用。适合初学者及进阶读者深入理解并运用数据分析方法解决实际问题。 数据科学是一门涵盖广泛的学科,它融合了统计分析、机器学习以及计算机科学的知识与技能。本课程旨在深入浅出地全面介绍这门学科的内容,并帮助学生掌握如scikit-learn、statsmodels、TensorFlow及Pyspark等开源工具的使用方法。 该课程分为四个部分共十八章节: 第一部分包括前三章,主要讲解数据科学研究的问题背景、常用编程语言Python及其所需的数学基础。 第二部分涵盖第四至第七章,重点讨论数据模型。内容涉及统计学中的经典线性回归和逻辑回归模型;用于估计模型参数的随机梯度下降法(这是实现工程的基础);以及计量经济学中关于特征提取的方法及提升模型稳定性的策略。 第三部分由第八到第十五章构成,主要介绍算法模型即机器学习领域的核心内容。这部分分别阐述了监督式学习、生成式模型和非监督式学习的概念与应用。 第四部分则聚焦于数据科学的前沿领域——大数据与人工智能。其中第十章节将具体探讨大数据的相关知识和技术。