2023-06-26 11:43:37 | 高校网
线性代数与矩阵论知识点总结
1. 向量及其运算
2. 矩阵及其运算
2.1 各种矩阵
2.2 基本运算
3. 行列式
4.线性方程组
5. 特征值与特征向量
6.二次型
7. 矩阵分解
线性代数在ML和DL中扮演着非常重要的角色,虽然本科和研究生阶段修过线性代数与矩阵论,不过不用则废啊,最近还是想把这部分数据基础知识整理一下,加深理解,这样才能在机器学习与深度学习这条路上走的更远,包括微积分、最优化、随机过程、信息论等。
哈哈哈,这个我有发言权
如果只是为了考试
半个月的时间完全够了
第一个星期:书本翻一遍做一遍例题,整理所有你记不住的公式定理原理解题方法,我的建议是抄到本子上,然后就可以丢掉书本了,前提是书本要考的内容角角落落你都看了。
第二个星期:前几年的试卷刷一遍有时间刷两遍,看题型看难度看分值。做的时候不要翻书翻笔记,不会做的题目找到你前一个星期记下来的记不住的地方,做好标记,背!试卷刷完还有习题册,题目不会的做错的一定要回去找考点。遇到自己经常容易犯错的,比如代数余子式总是忘记正负号,单独拎出来写一遍。
最后一天:看看你那一块标记最多,重点背一下。
考试当天:考前看看自己做题时易犯的错误,提醒自己不要再犯,然后安安心心考试吧。
比较难,但是大数据专业的数学更难
大数据与科学技术属于工科专业,他的高等数学是很难的,而且在大学阶段不止学高等数学一门,数学课还包括线性代数,其他数学课比如算法等等,
会计专业是一个文理兼收的专业,他的数学课,特别是高等数学,是没有数据和大数据科学技术难的。
大数据与会计学的高数难。
因为大数据与科技专业是属于理科类的专业,学习的高等数学知识肯定要比文科方面的要难很多,文科方面学习可能就是到微积分,这里就结束了,但是理科生不一样还要更进一步的学习,主要是为了提高学生的脑力逻辑能力思维。
高数一般都有一定难度,但用心学还是能学会的。
数学分析更难。
数学分析(mathematical analysis)是分析学中最古老、最基本的分支,一般指以微积分学、无穷级数和解析函数等的一般理论为主要内容,并包括它们的理论基础(实数、函数、测度和极限的基本理论)的一个较为完整的数学学科,也是大学数学专业的一门基础课程。
高等代数难,其实数学分析和高等代数都是比较难的,只是个人感觉高等代数更难一些,高等代数理论性的东西比较多,难以学透学会,举一反三更难。
这就仁者见仁,智者见智了。
对于我这一个数学痴呆者,觉得这两个都很难,没有哪一个学的好。
有的人认为高等代数难,有人认为数学分析难,可能还是认为高等代数难的人更多一些。
一样难。分析和代数都可以由低到高分层次学,越来越抽象,观点越来越高。 数学分析:主要包括微积分和级数理论。微积分是高等数学的基础,应用范围非常广,基本上涉及到函数的领域都需要微积分的知识。高校网
分开复习效果比较好,线代和概率论除了一些微积分的计算方法,和高数关系不大。考研的试卷也是分开来考的,不会出现将几门课合并起来的综合题。最后考研前两个月综合复习一下这三门课即可。
分开复习效果比较好,线代和概率论除了一些微积分的计算方法,和高数关系不大。考研的试卷也是分开来考的,不会出现将几门课合并起来的综合题。最后考研前两个月综合复习一下这三门课即可。
需要高数基础的。
线性代数属于高数,主要包括矩阵和函数两个大部分。矩阵部分研究线性方程组的计算、行列式的计算、矩阵的性质、线性空间、线性变换等
函数部分就是极限、微积分(二元、三元的较难,要掌握好方法)。理工科都要学的,用心的话不难的,加油吧。
线性代数不一定需要高数基础。一般的高数中包含部分线性代数内容。学会了高数在学习线性代数会很容易的。一般来说学习了高中数学。就直接可以学习线性代数。虽然线性代数内容与高中数学内容并没有直接的衔接。但是有一定数学基础,还是很容易学会线性代数的。
线性代数不需要高数的基础,线性代数基本上“自成体系”,想要学习的话,直接买一本线性代数的书就可以了。所有线性代数教材,都是从线性代数最基本最基本的内容讲起的。
我认为最难的是线性空间与线性变换。
但是对比高等数学,线性代数所有的章节会更加容易理解。
个人认为线性代数应该牢牢把握Ax=b,这一条规则,然后再慢慢展开学习。也可以网上搜索有关线性代数的动画进行观看,这样一来再难的知识点也会更加容易理解和掌握。请参考。
一般来说是欧式空间那章,虽然解题时记住公式就好了,但概念很难理清。
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