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线性变换最新视觉报道_线性变换的几何意义(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

线性变换

斯坦福机器学习全套资料：从基础到实践 𐟓Š 数学和统计基础：线性代数：向量、矩阵、线性变换概率与统计：概率分布、期望、方差、最大似然估计 𐟒𛠦•𐦍„处理和特征工程：数据清洗、缺失值处理、异常值检测特征选择、特征变换、特征生成 𐟓ˆ 监督学习：回归：线性回归、岭回归、Lasso回归分类：逻辑回归、决策树、支持向量机、集成方法 𐟓ˆ 无监督学习：聚类：K均值聚类、层次聚类、DBSCAN 降维：主成分分析（PCA）、流形学习验证集、测试集的划分模型性能度量：精确度、召回率、F1分数、过拟合和欠拟合问题 𐟤– 深度学习：神经网络基础：感知器、前馈神经网络深度神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 𐟤– 强化学习：强化学习的基本概念：智能体、环境、奖励强化学习算法：Q-learning、Deep Q Network（DQN）、策略梯度 𐟓Š 实践项目和案例分析：使用真实数据集进行模型训练和评估解决实际问题的案例研究，如图像识别、自然语言处理、推荐系统 𐟓Š 部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境模型的监控和更新

线性回归：简单与复杂的完美结合 𐟓ˆ 线性回归，这个听起来有点老派的机器学习算法，其实非常实用。它是一种有监督的学习方法，主要用于确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单来说，就是通过一堆数据来预测某个值。什么是预测值和预测变量？你需要预测的值，叫做目标变量（target），用 y 来表示，通常是连续的数值。而那些影响目标变量的因素，叫做预测变量（predictors），用 X1 到 Xn 来表示，它们可以是连续的，也可以是离散的。模型（model）就是我们要求解的东西，它描述了这些变量之间的关系。线性回归的优点和缺点速度快：建模过程快，不需要复杂的计算。即使数据量很大，运行速度依然很快。解释性强：可以给出每个指标的理解和解释。线性关系：不能很好地处理单体数据，所以需要先判断变量之间是否是线性关系。为什么今天还在用线性回归？尽管深度学习现在很火，但线性回归依然有其独特的价值。通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。更重要的是，线性模型的易解释性在物理、经济学等其他领域也发挥了重要作用。总结线性回归虽然看起来很简单，但它的应用非常广泛。无论是在机器学习领域，还是在其他学科中，它都是一个非常实用的工具。希望这篇文章能让你对线性回归有一个更清晰的认识。𐟓š

「心理学考研王永平直播」@心理学考研王永平解释Z分数的缺陷及通过线性变换改善理解。博学视界的微博视频

#科学趣事# 线性代数之所以被称为“线性代数”，这一命名蕴含了其学科特性和历史渊源。 “代数”这一词在我国出现较晚，在清代时才传入中国，当时被人们译成“阿尔热巴拉”，直1859年清代著名的数学家、翻译家李善兰才将它翻译成为“代数学”，并一直沿用至今。在历史上，“代数”主要指的是解方程，即通过一定的数学运算求解未知数的过程。 “线性”一词则描述了该学科研究的核心特性。在数学中，线性”通常指的是量与量之间按比例、成直线的关系，即满足加法和数乘运算的性质。具体来说，线性关系具有均匀性和可加性，如函数y=2x，若输入值均匀排列，则输出值也均匀排列。在线性代数中，这种线性关系主要体现在向量、矩阵和线性变换等概念上。线性代数出现于17世纪，是法国数学家费马和笛卡儿等人研究工作的成果。历史上线性代数的第一个问题是关于解线性方程组的问题，最初的线性方程组问题大都来源于生活实践，正是实际应用问题刺激了线性代数这一学科的诞生与发展。在古代，“代数”就是指解方程，所以以“线性代数”命名。线性代数最早确实是因解线性方程组而发明的，它研究的是线性方程组、向量空间与线性映射等对象。然而，到了现代，线性代数的研究内容已经远远超出了单纯解线性方程组的范畴。现代的线性代数研究中心已经从解方程演变成了线性空间以及发生在线性空间之中的线性变换（算子）。具体来说，现代线性代数研究的是向量空间、矩阵、线性变换、行列式、特征值与特征向量等概念。其中，向量是线性代数的基本元素，通过线性组合可以表示其他向量；矩阵可以看作是一组向量的集合，用于表示线性变换；行列式用于描述矩阵的性质，与线性方程组的解有密切关系；特征值与特征向量则揭示了矩阵在某个特定方向上的行为。从某种程度上说， “线性代数”这一名称已经过时。因为现代的线性代数已经不再是单纯研究方程的“代数”，而是研究空间及其变换的“分析”。它准确来说应该改名叫“有限维线性泛函分析”。但出于各种考虑（如品牌价值），国内外并未更改这一命名。综上所述，“线性代数”之所以得名如此，既与其历史渊源有关，也与其研究的核心内容——线性关系、线性方程组以及线性变换等——紧密相连。尽管现代线性代数的研究内容已经远远超出了单纯解方程的范畴，但“线性代数”这一名称仍然被广泛使用并接受。 …… …… …… 【文本源于“文心一言”】#优质作者榜# ————————————————————— 欢迎点击下方专栏，并加入书架。

麻省理工线性代数核心知识点速览 𐟓š 向量与向量空间：向量的定义与性质向量的线性组合、线性相关性与线性无关性向量空间的概念与性质 𐟧頧Ÿ驘𕤸Ž矩阵运算：矩阵的定义、性质与运算规则矩阵乘法、矩阵的逆与转置 𐟔砧𚿦€禖𙧨‹组：线性方程组的表示与解法矩阵消元法、高斯消元法、LU分解等方法 𐟌€ 线性变换与矩阵表示：线性变换的定义与性质线性变换的矩阵表示、特征值与特征向量 𐟏 子空间与基变换：子空间的概念与性质基与维数、基变换与坐标表示 𐟔 内积空间与正交性：内积空间的定义与性质正交向量、正交基与正交投影 𐟎‰𙦮Š类型的矩阵：对角矩阵、上三角矩阵与下三角矩阵对称矩阵、正交矩阵与单位矩阵 𐟌 特征值与特征向量：特征值与特征向量的定义与性质对角化与相似矩阵 𐟓ˆ 线性相关性与线性变换的应用：最小二乘法主成分分析（PCA）线性回归与数据拟合

欧氏空间的基本概念与性质 𐟍 内积在欧氏空间中，内积是一个非常重要的概念。给定两个向量a和b，它们的内积定义为。这个内积有一些重要的性质，比如对称性和正定性。 𐟓– 欧几里得空间欧几里得空间是一个配备了内积的线性空间。在这个空间中，我们可以定义长度、角度和正交性等概念。 𐟔 标准正交基标准正交基是一组向量，它们两两正交且模为1。任何一个欧氏空间都可以通过标准正交基来进行正交分解。 𐟧𚦩‡矩阵与标准正交基度量矩阵是一个实对称矩阵，它描述了向量组之间的内积关系。对于一组标准正交基，度量矩阵是对角矩阵，其对角线上的元素就是向量的模的平方。 𐟓ˆ 正交变换正交变换是一种特殊的线性变换，它保持向量的内积不变。正交变换的性质包括线性映射、同构映射等。 𐟔„ 镜面反射镜面反射是一种特殊的正交变换，它可以将一个向量映射到它的正交补空间中。镜面反射的特征值是1，但对应的特征向量是单位向量。 𐟌 欧氏空间的性质欧氏空间有许多有趣的性质，比如正交补空间的唯一性、特征值的范围等。这些性质可以帮助我们更好地理解和应用欧氏空间的概念。

读到一本既简洁又实用的群论入门书。先讲线性变换，再讲群论，群表示论，最后讲旋转群和洛伦兹群。没有那种很数学的、不知道学了干什么的内容。连点群都没有。[嘻嘻]

𐟓š线性代数期末速成攻略𐟌Ÿ 𐟔 你是线性代数的期末考试战士吗？别担心，这里有速成攻略！ 1️⃣ 行列式计算大法 𐟧 掌握行列式的计算技巧，无论是二阶还是高阶，都能轻松应对。 - 利用行列式的性质，如行（列）倍加、公因子提取等，让计算更高效。 2️⃣ 矩阵方程求解秘籍 𐟓– - 解矩阵方程不再是难题，通过初等变换法，轻松找到解。 - 掌握矩阵逆运算，让你的计算更加准确无误。 3️⃣ 向量组的线性相关性解析 𐟧튭 判别向量组的线性相关性，了解它们之间的依赖关系。 - 掌握基础解系的求解方法，为齐次方程组的求解打下坚实基础。 4️⃣ 特殊结构行列式的快速计算 𐟒ክ 对于特殊结构的行列式，如范德蒙德行列式，有特定的计算方法哦。 - 利用拆和法，轻松解决行列式中的加减问题。 5️⃣ 行列式的展开定理与代数余子式 𐟔 - 行列式的展开定理是解题的关键，掌握它就能轻松展开复杂行列式。 - 代数余子式在行列式计算中也有广泛应用，要熟悉它的性质和计算方法。 6️⃣ 向量空间与线性变换的初步认识 𐟌 - 向量空间是线性代数的核心概念之一，要了解它的基本性质和运算规则。 - 线性变换则是向量空间中的一种重要变换，掌握它就能更好地理解向量之间的关系。 𐟒ꠦœŸ末考试在即，快来速成线性代数吧！这些攻略将助你一臂之力，取得好成绩！加油！

线性代数第一章思维导图分享𐟓š 大家好！今天为大家带来一份详细的线性代数第一章思维导图，帮助大家更好地理解和掌握线性代数的基础知识。𐟒ከጥˆ—式与矩阵𐟧ጥˆ—式：行列式是一个重要的数学工具，用于解决线性方程组和矩阵的问题。行列式的计算需要遵循一定的规则，例如两行（列）互换需要变号，两行（列）相等或成比例时行列式值为零等。矩阵：矩阵是由一组有序数排列成的矩形阵列，是线性代数中的重要概念。矩阵的转置、逆矩阵、行列式等都是矩阵的重要性质。线性方程组𐟔 齐次线性方程组：齐次线性方程组是指所有方程的常数项都为零的线性方程组。齐次线性方程组有唯一零解或无穷解，这取决于矩阵的秩。非齐次线性方程组：非齐次线性方程组是指至少有一个方程的常数项不为零的线性方程组。非齐次线性方程组有唯一解或无解，这同样取决于矩阵的秩。特征值与特征向量𐟒ኧ‰𙥾值与特征向量的定义：特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，用于描述矩阵的内在性质。相似矩阵：相似矩阵是指可以通过一个可逆矩阵进行相似变换的矩阵。相似变换可以简化矩阵的计算和性质分析。线性变换与正交矩阵𐟓 正交矩阵：正交矩阵是一类特殊的矩阵，其行（列）向量互相垂直且模长为1。正交矩阵在物理、工程等领域有广泛的应用。实对称矩阵：实对称矩阵是一种特殊的正交矩阵，其特征值都是实数且对应的特征向量正交。实对称矩阵在数学和物理中有重要的应用。行列式的性质与计算𐟧ጥˆ—式的计算原则：行列式的计算需要遵循一定的原则，例如某行（列）有公因式时，可以将公因式提到行列式外。行列式的性质：行列式的性质包括两行（列）互换需变号、两行（列）相等或成比例时行列式值为零等。总结与展望𐟓 通过以上内容，我们可以看到线性代数第一章涵盖了行列式、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量以及线性变换与正交矩阵等多个重要概念。这些内容为后续的学习打下了坚实的基础。希望大家能够通过这份思维导图更好地理解和掌握线性代数的基础知识！

线性代数的魔法书！ 𐟓š 这本书是专为机器学习领域设计的线性代数和优化问题教材。它深入探讨了机器学习算法背后的数学原理，特别是线性代数和优化理论的部分。通过这本书，读者可以获得必要的数学工具，以更好地理解、实现和改进机器学习模型。 𐟓– 第一部分：核心概念线性代数的核心概念在这本书的第一部分得到了重点介绍。这些概念包括向量空间、线性变换、特征值和特征向量，以及矩阵分解技术。这些概念是理解和实现机器学习算法的基础，特别是在处理高维数据时。 𐟓 第二部分：优化理论优化理论是机器学习中不可或缺的一部分，这本书的第二部分详细讨论了凸优化、梯度下降法、牛顿法以及其他优化算法。这些技术是训练机器学习模型时用于找到最优解的关键。此外，书中还介绍了如何将这些优化技术应用于实际机器学习问题，包括参数估计、支持向量机（SVM）和神经网络。这本书不仅提供了深入的理论知识，还通过丰富的例子和练习来帮助读者巩固和理解这些概念。对于那些希望在机器学习领域取得成功的人来说，这本书无疑是一本宝贵的资源。

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