線性代數 (Linear Algebra)

🚀 【線性代數全程課程】22小時+超詳細，從基礎到應用一站式學習！ 📚

課程概述：

課程內容：

• 🎓 機器學習中的主成分分析（PCA）：了解如何透過Python實作將數據進行降維，提取重要信息。
• 🔍 圖像分析：學會如何使用線性代數在圖像處理中應用。
• 🚀 馬可夫鏈：探索随機過程的基礎概念。
• 📅 SVD分解、LU分解、QR分解：深入理解矩陣的不同分解方法。
• ⚫️ 特徵值與特徵向量：掌握如何找到線性無關系統的基礎向量。
• 🔬 施特拉森演算法：學習計算奇化矩陣的高效方法。
• ✅ 可逆矩陣判斷：確定哪些行列是可逆的，以及為什麼。
• ∮ Gershgorin圓定理：用於判斷一個大矩陣的特殊值的存在與不存在。

線性代數基礎知識：

• 📐 基本線性方程組的運算：學會解決和應用線性方程組。
• 🌍 向量空間與線性獨立：掌握向量空間的概念以及如何識別線性獨立集。
• 🧮 矩陣的可逆性、行列式：深入理解行列式的計算與矩陣的可逆性特性。
• 📈 線性轉換與特徵矩陣：探索數據轉換的基本概念及其在機器學習中的應用。

電腦科學與應用：

• 🔑 加密系統與演算法：了解加密与解密的數學基礎。
• 🖼️ 圖形處理與向量操作：學習如何在電腦圖形中運用線性代數。
• 👁️ 主成分分析（PCA）應用：實際案例幫助您理解如何在機器學習中使用PCA。

課程特色：

• 🧐 全面的學習體驗：從基本概念到高級應用，一次涵蓋全部。
• 🛠️ 實作與應用：透過Python等工具進行線性代數的實際操作。
• 🧪 練習題：充分鞏固理論知識，提供解題練習與案例分析。
• 🤝 適合各種水平的學童與學長：無論您是數學新手還是精通者，都能從此課程中獲得寶貴的知識。

加分項目：

• 🛖 使用Geogebra軟體：透過視覺化工具來更好地理解空間與矩陣運算。
• 📈 案例分析與實戰演示：將理論知識應用於實際案例中，讓學習成果更具實效性。

立刻加入我們，開啟您的線性代數之旅，體驗數學與科技的奇妙結合吧！🚀🎓✨