- 简介
- 路线图
- 数据分析
- 01. Python 工具
- 02. Python 基础
- 03. Numpy
- 04. Scipy
- 05. Python 进阶
- 06. Matplotlib
- 07. 使用其他语言进行扩展
- 08. 面向对象编程
- 09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环:scan(详解)
- Theano 实例:线性回归
- Theano 实例:Logistic 回归
- Theano 实例:Softmax 回归
- Theano 实例:人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例:更复杂的网络
- Theano 实例:卷积神经网络
- Theano tensor 模块:基础
- Theano tensor 模块:索引
- Theano tensor 模块:操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块:nnet 子模块
- Theano tensor 模块:conv 子模块
- 10. 有趣的第三方模块
- 11. 有用的工具
- 12. Pandas
- 线性代数
- 第一讲:方程组的几何解释
- 第二讲:矩阵消元
- 第三讲:乘法和逆矩阵
- 第四讲:$A$ 的 $LU$ 分解
- 第五讲:转换、置换、向量空间R
- 第六讲:列空间和零空间
- 第七讲:求解$Ax=0$,主变量,特解
- 第八讲:求解$Ax=b$:可解性和解的结构
- 第九讲:线性相关性、基、维数
- 第十讲 四个基本子空间
- 第十一讲:矩阵空间、秩1矩阵和小世界图
- 第十二讲:图和网络
- 第十三讲:复习一
- 第十四讲:正交向量与子空间
- 第十五讲:子空间投影
- 第十六讲:投影矩阵和最小二乘
- 第十七讲:正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法
- 第十八讲:行列式及其性质
- 第十九讲:行列式公式和代数余子式
- 第二十讲:克拉默法则、逆矩阵、体积
- 第二十一讲:特征值和特征向量
- 第二十二讲:对角化和$A$的幂
- 第二十三讲:微分方程和$e^{At}$
- 第二十四讲:马尔科夫矩阵、傅里叶级数
- 第二十五讲:复习二
- 第二十六讲:对称矩阵及正定性
- 第二十七讲:复数矩阵和快速傅里叶变换
- 第二十八讲:正定矩阵和最小值
- 第二十九讲:相似矩阵和若尔当形
- 第三十讲:奇异值分解
- 第三十一讲:线性变换及对应矩阵
- 第三十二讲:基变换和图像压缩
- 第三十三讲:单元检测3复习
- 第三十四讲:左右逆和伪逆
- 第三十五讲:期末复习
- 机器学习
- PyTorch
- 自然语言处理
- TensorFlow 2.x
- 贡献者