【精品课程】北大教授李航亲讲统计学习方法！手推公式＋代码一步步复现，看的太爽了！
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北大教授李航亲讲统计学习方法！
视频内容:
1️⃣矩阵和向量空间✍️
2️⃣特殊的矩阵:📄
3️⃣Matrix Operations🏷️
4️⃣矩阵与数字的乘法📑
5️⃣矩阵乘法要求🔖
6️⃣逆矩阵和转置📖
7️⃣Vector Space🧾
8️⃣内积定义🗒️
视频内容:
1️⃣矩阵和向量空间✍️
引言:在模型中矩阵和向量是数据的基本表示形式。
1. Definition Of Matrix
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 01:04
2️⃣特殊的矩阵:📄
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 01:44
3️⃣Matrix Operations🏷️
加法减法运算:矩阵可以看作是一些实数的排列，因此，希望将实数的四则运算延续到矩阵上。
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 02:08
4️⃣矩阵与数字的乘法📑
矩阵的乘法:矩阵的乘法运算分为两种。
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 02:40
5️⃣矩阵乘法要求🔖
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 03:51
6️⃣逆矩阵和转置📖
逆矩阵和转置:逆矩阵的定义只针对hxn的方阵对于一个nxm 的矩阵，他的转置是mxn的矩阵
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 04:59
7️⃣Vector Space🧾
任意一个三维行向量都能表示成e1 = (1,0,0)e2 = (0,1,0) e3 = (0,0,1)的线性组合。这三个向量在一起组成了三维行向量空间的一组正交基，任意三个相互正交的三维行向量都是三维行向量的一组正交基。
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 07:04
8️⃣内积定义🗒️
1. 第一章第1节—矩阵和向量空间 P1 - 10:21
