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機器學習演算法與自然語言處理
)社群是國內外知名自然語言處理社群，受眾覆蓋國內外NLP碩博生、高校老師以及企業研究人員。
MLNLP社群在Github上最新發布了一套MIT線性代數課程Linear Algebra的學習筆記，目前已獲得1600star。專案簡介如下所示，歡迎大家關注！
專案地址：https://github.com/MLNLP-World/MIT-Linear-Algebra-Notes
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『專案動機』
《麻省理工公開課：線性代數》是麻省理工公開課中廣為流傳的一門好課。本專案總結了我們在學習MIT線性代數課程 Linear Algebra的學習筆記。贈人玫瑰，手留餘香，我們將所有的筆記開源，希望在自己學習的同時，也對大家學習掌握《麻省理工公開課：線性代數》有所幫助。
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『專案特色』
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筆記與原課程影片一一對應，可以幫助大家一邊聽課一邊理解。
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透過圖解來使得筆記儘量通俗易懂
課程影片共35節，單個影片平均時長不超過60分鐘，預計一個月可以學習完畢。
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『課程目錄』
【第1集】方程組的幾何解釋
【第2集】矩陣消元
【第3集】乘法和逆矩陣
【第4集】A的LU分解
【第5集】轉置-置換-向量空間R
【第6集】列空間和零空間
【第7集】求解Ax=0：主變數、特解
【第8集】求解Ax=b：可解性和解的結構
【第9集】線性相關性、基、維數
【第10集】四個基本子空間
【第11集】矩陣空間、秩1矩陣和小世界圖
【第12集】圖和網路
【第13集】複習一
【第14集】正交向量與子空間
【第15集】子空間投影
【第16集】投影矩陣和最小二乘
【第17集】正交矩陣和Gram-Schmidt正交化
【第18集】行列式及其性質
【第19集】行列式公式和代數餘子式
【第20集】克拉默法則、逆矩陣、體積
【第21集】特徵值和特徵向量
【第22集】對角化和A的冪
【第23集】微分方程和exp(At)
【第24集】馬爾可夫矩陣;.傅立葉級數
【第25集】複習二
【第26集】對稱矩陣及正定性
【第27集】複數矩陣和快速傅立葉變換
【第28集】正定矩陣和最小值
【第29集】相似矩陣和若爾當形
【第30集】奇異值分解
【第31集】線性變換及對應矩陣
【第32集】基變換和影像壓縮
【第33集】單元檢測3複習
【第34集】左右逆和偽逆
【第35集】期末複習
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『內容預覽』
以下是第一集《方程組的幾何解釋》的部分筆記內容，更多內容可以前往專案檢視。
詳情見專案Github主頁
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『專案地址』
專案地址：https://github.com/MLNLP-World/MIT-Linear-Algebra-Notes
專案也可以掃描下方二維碼訪問：
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MLNLP（機器學習演算法與自然語言處理）社群
20221年8月10日
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