课程安排

1.从新的角度讲解线性代数中最重要的知识点；(从有别于大学课程的角度，更深入理解线性代数)

   向量、矩阵、矩阵乘法、方程组、矩阵分解...

2.探讨每一个知识点的典型应用；

    推荐系统中的相似性度量

    图像处理中的低通滤波及边缘检测

    游戏中的图形变换

    天文学中的轨道参数估计

    数据降维中的主成分分析

    人脸识别

    搜索引擎中的网页排名

    基于协同过滤的推荐系统

3.用Python实现上述应用。

总结起来，就是每学完一个知识点，就给出相关实例，并用Python语言做对应的代码实践！

课程截图