00:00 Виды матриц

• В видео обсуждаются различные виды матриц, включая квадратные, диагональные, единичные, треугольные и нулевые матрицы.
• Квадратная матрица имеет одинаковое число строк и столбцов, диагональная матрица имеет все элементы на главной диагонали, единичная матрица состоит из единиц, треугольная матрица имеет все элементы, расположенные по одну сторону от главной диагонали, а нулевая матрица состоит из нулей.

11:30 Транспонирование матриц

• В видео объясняется, что транспонирование матрицы - это операция, при которой каждая строка матрицы становится столбцом с тем же номером.
• Например, если у нас есть матрица A, то транспонированная матрица AT будет иметь вид, где A - это матрица, а T - транспонирование.

14:02 Свойства операций над матрицами

• В видео обсуждаются свойства операций над матрицами, включая сложение, вычитание и умножение матриц на число.
• Умножение матриц выполняется по правилу "строка на столбец", то есть каждый элемент первой матрицы умножается на каждый элемент второй матрицы.

18:23 Матрицы и их свойства

• В видео обсуждаются матрицы и их свойства, включая сложение, вычитание, умножение и деление матриц.
• Объясняется, как складывать и вычитать матрицы, а также умножать их на числа.

30:01 Линейные операции с матрицами

• В видео обсуждаются линейные операции с матрицами, включая коммутативный, ассоциативный и дистрибутивный законы.
• Объясняются свойства этих законов и их применение к матрицам.

35:17 Диаграмма Венна и действительные числа

• В видео обсуждается диаграмма Венна, которая используется для отображения действительных чисел.
• Объясняется, что некоторые математики не согласны с тем, что рациональные числа должны быть отделены от действительных чисел.

37:56 Вещественные числа

• Видео обсуждает вещественные числа, которые являются числами, кроме комплексных.
• Вещественные числа включают в себя все числа, кроме комплексных.

39:48 Линейная комбинация матриц

• Видео объясняет, что линейная комбинация матриц - это умножение матрицы на скаляр и сложение.
• Это простая операция, которую можно выполнить с матрицами.

43:30 Матричная запись системы уравнений

• Видео объясняет, как использовать матричную запись для системы уравнений.
• Это позволяет преобразовывать систему уравнений и обратно.

48:18 Произведение над матрицами

• Видео обсуждает произведение над матрицами, которое определяется для согласованных матриц.
• Важно, чтобы размеры матриц были согласованы, чтобы произведение было определено.

51:07 Повторение и подготовка к следующему уроку


🚀 Вступай в сообщество: [ Ссылка ]
🍑 Подписывайся на Telegram: [ Ссылка ]
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: [ Ссылка ]

💰 Донат: [ Ссылка ]
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Хотите разобраться в основах линейной алгебры и понять, как матрицы используются в машинном обучении? В этом видео мы подробно рассмотрим различные виды матриц, такие как квадратные, диагональные, единичные и другие. Вы узнаете, как выполнять операции над матрицами: сложение, вычитание, умножение, транспонирование. Мы также обсудим, как эти знания применить на практике в задачах машинного обучения и анализа данных.

Ключевые моменты:

Виды матриц: квадратные, диагональные, единичные, нулевые и другие.
Операции с матрицами: сложение, вычитание, умножение, транспонирование.
Применение матриц в машинном обучении: линейная регрессия, нейронные сети и другие.
Практические примеры кода на Python (NumPy).

Это видео будет полезно:

Студентам, изучающим линейную алгебру и машинное обучение.
Data scientists и аналитикам данных.
Разработчикам, работающим с машинным обучением.
Всем, кто интересуется математическими основами искусственного интеллекта.

Хэштеги:
#матрицы #линейнаяалгебра #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #datascience #dataanalysis #алгоритмы #программирование #ученые #студенты #образование #онлайнкурс #математикадлявсех #numpy #python #матричныеоперации #транспонирование #линейнаярегрессия #нейронныесети

SEO-теги:
виды матриц, транспонирование матриц, операции над матрицами, линейная алгебра, машинное обучение, анализ данных, numpy, python

#математика #datascience #machinelearning
математика с нуля,
математика для анализа данных,
математика для дата сайнс,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика

свернуть