重学线性代数
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01__导读：如何在机器学习中运用线性代数工具？
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02__基本概念：线性代数研究的到底是什么问题？
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03__矩阵：为什么说矩阵是线性方程组的另一种表达？
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04__解线性方程组：为什么用矩阵求解的效率这么高？
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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？
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06__线性无关：如何理解向量在N维空间的几何意义？
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07__基和秩：为什么说它表达了向量空间中“有用”的向量个数？
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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？
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09__仿射空间：如何在图形的平移操作中大显身手？
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10__解析几何：为什么说它是向量从抽象到具象的表达？
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11__如何运用线性代数方法解决图论问题？
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12__如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上？
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13__如何通过有限向量空间加持的希尔密码，提高密码被破译的难度？
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14__如何在深度学习中运用数值代数的迭代法做训练？
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145-重学线性代数
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15__如何从计算机的角度来理解线性代数？
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基础通关__线性代数5道典型例题及解析
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结束语__和数学打交道这么多年，我的三点感悟
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开篇词__从今天起，学会线性代数
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强化通关__线性代数水平测试20题