使用 Python 进行数据科学的线性代数

线性代数是数据科学的基础支柱。在数据科学的高级模型中，例如神经网络，输入和变换都基于向量、矩阵和张量，这需要对线性代数有充分的理解才能获得理想的结果。它优雅而实用，是数据科学领域中最具应用价值的数学分支。 本课程聚焦于数据科学中的线性代数教学。课程包含多种生动的图示，包括静态图像和动画。此外，课程通过Python编程展示数学建模过程。课程中设有多个可运行的代码实验环境，使用真实数据集，并配备一个具有实际应用价值的最终项目。 除了理论知识外，现代世界面临的复杂计算、轨迹规划和距离处理等问题，都可以通过线性代数来解决。完成本课程后，你将掌握线性代数所需的所有核心知识并具备实际应用能力。