近年来,存储设备的单位成本以惊人的速度下降,我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信 运营商,可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令,省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站,可以记录用户的每一 次交易,甚至每一次点击,可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系,在各个重要路口,高速公路上的摄像头,每秒钟都在产生海量的视频数 据。在生命科学领域,对人体的DNA分析,一个个体就能产生几个G数据,可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据,信息量将会是怎样一个 规模,如此等等,不胜枚举。我们毫无疑问,正处于一个信息爆炸的时代。
第1节 面向小白的线性代数:矩阵基本知识,加减乘法,转置,行列式,秩,逆矩阵
第2节 计算机派上用场:常用矩阵计算工具,Excel,R,Matlab,怎样使用软件书写矩阵公式
第3节 了解直观背景是最好的学习方法:矩阵的代数意义,线性方程组,线性相关性
第4节 从初中生的二元一次到高精专的n元一次:线性方程组详解,克莱姆法则
第5节 任何东西只要画出图就解决了一大半:矩阵的几何意义,向量空间,基和维数,基变换
第6节 向高维空间进发:向量空间进阶,线性变换
第7节 抓住不变量是数学方法的本质所在:内积,正交矩阵,特征值和特征向量
第8节 给曲面分类:二次型,正定对称矩阵,二次型的对角化
第9节 从繁入简:矩阵分解,标准型
第10节 走向机器学习:SVD分解及其应用
第11节 回归分析的实质:广义逆矩阵及其应用
第12节 矩阵技术在机器学习中的应用
第13节 有100亿亿个元素的矩阵怎样存储:稀疏矩阵
第14节 挑战Google的核心秘密Pagerank计算:大型矩阵计算的并行化 |