mksz260-结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数
专门为程序员设计的线性代数课程，去年在网上找别人买的，刚学玩，现在分享出来新人上路请多关照:lol
专为程序员设计的线性代数课程【完】/
├──第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
| ├──1-1导学 .mp471.17M
| ├──1-2 课程学习的更多补充说明.mp435.30M
| ├──1-3 线性代数与机器学习.mp444.41M
| └──1-4 课程使用环境搭建.mp487.22M
├──第2章 一切从向量开始
| ├──2-1 什么是向量..mp431.68M
| ├──2-2 向量的更多术语和表示法.mp414.95M
| ├──2-3 实现属于我们自己的向量.mp462.21M
| ├──2-4 向量的两个基本运算..mp424.56M
| ├──2-5 实现向量的基本运算..mp4121.30M
| ├──2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立..mp421.52M
| ├──2-7 零向量..mp431.72M
| ├──2-8 实现零向量.mp426.80M
| └──2-9 一切从向量开始.mp47.81M
├──第3章 向量的高级话题
| ├──3-1 规范化和单位向量..1.mp426.00M
| ├──3-2 实现向量规范化.mp4143.68M
| ├──3-3 向量的点乘与几何意义..mp428.67M
| ├──3-4 向量点乘的直观理解.mp417.61M
| ├──3-5 实现向量的点乘操作.mp435.41M
| ├──3-6 向量点乘的应用..mp435.20M
| └──3-7 Numpy 中向量的基本使用.mp4116.34M
├──第4章 矩阵不只是 mn 个数字
| ├──4-1 什么是矩阵.mp421.19M
| ├──4-10 矩阵的转置.mp421.45M
| ├──4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp479.63M
| ├──4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4105.39M
| ├──4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp425.96M
| ├──4-4 实现矩阵的基本运算.mp4133.65M
| ├──4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp443.15M
| ├──4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp437.19M
| ├──4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp447.79M
| ├──4-8 实现矩阵的乘法.mp4109.36M
| └──4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp419.58M
├──第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
| ├──5-1 更多变换矩阵.mp431.93M
| ├──5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp432.44M
| ├──5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4162.36M
| ├──5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp419.86M
| ├──5-5 矩阵的逆.mp423.59M
| ├──5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆.mp467.75M
| ├──5-7 矩阵的逆的性质.mp426.60M
| ├──5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间.mp445.94M
| └──5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角.mp416.80M
├──第6章 线性系统
| ├──6-1 线性系统与消元法.mp426.82M
| ├──6-2 高斯消元法.mp444.52M
| ├──6-3 高斯-约旦消元法.mp432.04M
| ├──6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4163.06M
| ├──6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp454.05M
| ├──6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp463.69M
| ├──6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).mp442.68M
| ├──6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4139.34M
| └──6-9 齐次线性方程组(1).mp418.79M
├──第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
| ├──7-1 线性系统与矩阵的逆.mp445.53M
| ├──7-2实现求解矩阵的逆.mp480.21M
| ├──7-3 初等矩阵.mp442.47M
| ├──7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp430.96M
| ├──7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp458.08M
| ├──7-6 矩阵的LU分解.mp453.17M
| ├──7-7 实现矩阵的LU分解.mp474.10M
| ├──7-8非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解.mp431.91M
| └──7-9 矩阵的PLUP'分解和再看矩阵的乘法.mp453.73M
├──第8章 线性相关，线性无关与生成空间
| ├──8-1 线性组合.mp430.71M
| ├──8-2 线性相关和线性无关.mp445.55M
| ├──8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关.mp436.03M
| ├──8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp448.17M
| ├──8-5 生成空间.mp437.28M
| ├──8-6 空间的基.mp449.16M
| ├──8-7 空间的基的更多性质.mp438.88M
| └──8-8 本章小结：形成自己的知识图谱.mp425.42M
├──第9章 正交性
| ├──9-1空间，向量空间和欧几里得空间.mp433.83M
| ├──9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp437.47M
| ├──9-11 零空间 与 秩-零化度定理.mp436.39M
| ├──9-12 左零空间，四大子空间和研究子空间的原因.mp427.58M
| ├──9-2广义向量空间.mp434.86M
| ├──9-3 子空间.mp439.55M
| ├──9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp426.33M
| ├──9-5 维度.mp437.27M
| ├──9-6 行空间和矩阵的行秩.mp436.96M
| ├──9-7 列空间.mp425.01M
| ├──9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp430.73M
| └──9-9 实现矩阵的秩.mp4120.96M
├──资料
| └──coding-260-master.zip15.54M
├──10-1 正交基与标准正交基.mp425.26M
├──10-2 一维投影.mp416.29M
├──10-3高维投影和Gram-Schmidt过程.mp423.73M
├──10-4实现Gram-Schmidt过程.mp484.23M
├──10-5 标准正交基的性质.mp416.25M
├──10-6 矩阵的QR分解.mp425.66M
├──10-7实现矩阵的QR分解.mp449.26M
├──10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp411.04M
├──11-1 空间的基和坐标系.mp422.65M
├──11-2其他坐标系与标准坐标系的转换.mp416.58M
├──11-3 任意坐标系转换.mp428.63M
├──11-4 线性变换.mp430.28M
├──11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp424.88M
├──12-1 什么是行列式.mp439.35M
├──12-2 行列式的四大基本性质.mp422.82M
├──12-3 行列式与矩阵的逆.mp429.74M
├──12-4 计算行列式的算法.mp427.42M
├──12-5 初等矩阵与行列式.mp428.89M
├──12-6 行式就是列式！.mp419.17M
├──12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp427.63M
├──13-1 什么是特征值和特征向量.mp433.51M
├──13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp419.89M
├──13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp423.39M
├──13-3 特征值与特征向量的性质.mp424.68M
├──13-4 直观理解特征值与特征向量.mp436.41M
├──13-5 “不简单”的特征值.mp423.81M
├──13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量.mp451.03M
├──13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp429.93M
├──13-8 矩阵对角化.mp423.51M
├──13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp473.46M
├──14-1 完美的对称矩阵.mp417.19M
├──14-2 正交对角化.mp426.40M
├──14-3 什么是奇异值.mp420.31M
├──14-4 奇异值的几何意义.mp423.63M
├──14-5 奇异值的SVD分解.mp430.09M
├──14-6 实践scipy中的SVD分解.mp439.27M
├──14-7 SVD分解的应用.mp424.31M
└──15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp415.81M
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