【文件属性】：
文件名称：Coding-the-Matrix-Linear-Algebra-through-Computer-Science-Applications
文件大小：2.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-23 05:20:06
Python
通过计算机科学应用编码矩阵线性代数
#关于课程
当您使用手机拍摄数码照片或在 Photoshop 中转换图像时，当您玩电子游戏或观看具有数字效果的电影时，当您进行网络搜索或拨打电话时，您都在使用建立在线性基础上的技术代数。 线性代数提供了对计算机科学的许多领域至关重要的概念，包括图形、图像处理、密码学、机器学习、计算机视觉、优化、图算法、量子计算、计算生物学、信息检索和网络搜索。 线性代数又建立在两个基本元素上，矩阵和向量。
在本课程中，您将学习线性代数的概念和方法，以及如何使用它们来思考计算机科学中出现的问题。 您将使用 Python 编程语言编写小程序来实现基本的矩阵和向量功能和算法，并使用它们来处理真实世界的数据，以完成每周家庭作业和实验室中的各种任务。
【文件预览】：
Coding-the-Matrix-Linear-Algebra-through-Computer-Science-Applications-master
----stories_big.txt(4.55MB)
----The_Function_problems.py(1KB)
----python_lab.pdf(450KB)
----inverse_index_lab.py(3KB)
----dictutil.py(276B)
----python_lab.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----stories_small.txt(210KB)
----sandbox.py(2KB)
----.gitignore(675B)
----inverse_index_lab.pdf(187KB)
----The_Function_problems.pdf(188KB)
----README.md(1KB)
----coursera_submit.py(15KB)