数据分析必备的线性代数核心知识详解

Java核心知识包括Java基础、Java集合、JVM、Java并发等，是程序员面试不可或缺的重要内容。除此之外，还包括数据结构与算法、LeetCode、剑指offer、计算机网络、设计模式、MySQL、Redis等方面。将详细解析这些关键知识点，帮助读者全面准备面试。

深入浅出地讲解线性代数的经典之作，由MIT著名教授Gilbert Strang撰写。配合MIT公开课学习，效果更佳。对于机器学习和深度学习领域的学习者，打下坚实的线性代数基础至关重要。

这是我线性代数学期项目的主题。

这份思维导图提供了线性代数的全面概述。

A1.1 线性代数的研究对象。线性代数是什么？它所探讨的核心内容是什么？要明晰这一点，首先需理解代数的本质。代数的定义随着时代变迁而不断演变。在小学阶段学习的是算术，主要关注数字的运算，这些内容早在几千年前便为人所知，并延续至今。直到“数字符号化”出现后，这种情况才有所改变。在中国，这一转变始于宋元时代（约公元13世纪五六十年代），当时引入了“天元术”和“四元术”，用符号代替数字。在西方，完全实现数字符号化是在16世纪。数字符号化的兴起标志着代数学“史前时期”的终结和代数学的诞生，包括解一元二次方程和多元方程组的能力，这些内容也是目前中学代数课程的核心。代数学的发展涵盖了从一元到四元的代数方程解法，以及重要的数学恒等式如二项式定理的建立。从18到19世纪，代数学主要探讨在代数符号上的计算，解决了三次和四次代数方程的问题，提出了这些方程的解法和根的具体表达式。但直到1770年，J. Lagrange认识到五次及更高次方程的根式解是不可能的，1824年N. Abel解决了这个问题，并由E. Galois在1880年证明了根式解可能性的限制。

利用Matlab进行线性代数的实际应用，使学习过程更生动有趣。

适合初学者或有一定开发经验者使用，作为工具，便于查找相关信息！

数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的过程，涉及技术和算法，揭示数据中的模式、关联和趋势。《数据挖掘：概念与技术》由韩家炜教授及其合作者撰写，深入探讨了数据挖掘的基本原理和最新进展，为读者提供了全面理解。在当今数据爆炸的时代，数据挖掘通过分析和挖掘，将数据转化为洞察和知识，支持企业和个人做出明智决策。零售商可以优化库存和销售策略，医疗机构可以预测疾病趋势和改善医疗服务。

我整理了SQL的核心知识点，希望能对大家有所帮助，如有错误或需要补充，请随时指出。