数学
线性代数 · 向量运算 | 叉乘 / 几何意义 / 推导
注：本文为 “线性代数 · 向量运算” 相关合辑。 图片清晰度受引文原图所限。 略作重排，未整理去重。 如有内容异常，请看原文。
数学基础 —— 向量运算（叉乘）keng_s 于 2016-08-05 17:17:57 发布
1_ 向量的叉乘向量的叉乘是指求同时垂直于两个向量的向量。设向量
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矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
引言
1. 奇异值分解（SVD）的基本理论
2. SVD的计算步骤
2.1 计算 $ A^T A $ 和 $ A A^T $
2.2 求特征值和特征向量
2.3 构建 $ V $ 和 $ U $ 矩阵
2.4 计算奇异值
2.5 验证正交性
3. SVD的数值算法
【机器学习】在向量的流光中，揽数理星河为衣，以线性代数为钥，轻启机器学习黎明的瑰丽诗章
文章目录
线性代数入门：机器学习零基础小白指南
前言
一、向量：数据的基本单元
1.1 什么是向量？
1.1.1 举个例子：
1.2 向量的表示与维度
1.2.1 向量的维度
1.2.2 向量的表示方法
1.3 向量的基本运算
1.3.1 向量加法
1.3.2 向量的数乘
1.3.3 向量的长度
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Week
Celebrity
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一、核心结论（先给你结论版）
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