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数据分析学习与实践

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数据分析，数据科学，线性代数，统计学，AI，python，可视化，excel

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终于有人把 SVM (支持向量机) 讲明白了：从图解原理到 Python 实战-1

终于有人把 SVM (支持向量机) 讲明白了：从图解原理到 Python 实战-1

在机器学习的众多算法中，支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 始终占据着一个
1周前
内积空间---数学世界里的MCP

内积空间---数学世界里的MCP

本文不再纠结于具体的计算与几何角度的理解，而是要带领学生完成一次认知的飞跃。
1周前
施密特过程与QR分解的完美邂逅

施密特过程与QR分解的完美邂逅

还没到终点我们在做最小二乘法时，用 Gram-Schmidt 得到了标准正交基 ，但是，我们现在不要迷失方向，
1周前
格拉姆-施密特正交化 + 图

格拉姆-施密特正交化 + 图

1. 提出动机：为何我们渴望“正交”？（回顾与痛点）承上：我们刚刚学习了投影。
1周前
格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化

1. 提出动机：为何我们渴望“正交”？（回顾与痛点）承上：我们刚刚学习了投影。
1周前
正交补与投影：一体两面的深刻关系

正交补与投影：一体两面的深刻关系

正交补与投影，这两个概念在线性代数中并非简单的并列关系，它们是一体两面、互为因果的。
2周前
投影：在“不可达”的世界里寻找“最优解”

投影：在“不可达”的世界里寻找“最优解”

这一节的核心任务是：利用“投影”这一几何利器，将“无解”的方程，转化为“有解”的方程，并证明这个解是“最好”的。
2周前
如何理解正交性与正交补

如何理解正交性与正交补

线性代数大部分的精彩都来自于正交的理解，它连接了我们之前的“代数计算：解方程组”与现在的“几何洞察：正交几何”
2周前
初等变换的解集的不变性-线性变换视角

初等变换的解集的不变性-线性变换视角

我们要完成的，是将线性代数中两个看似割裂的板块——“高斯消元法（行变换）”与“线性变换（矩阵乘法）”**——在
2周前
初等变换的解集的不变性--内积视角

初等变换的解集的不变性--内积视角

新视角——以内积和“测量”为核心来解释解集的不变性——是极其深刻且富有启发性的。
2周前
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