[問卦] 線性代數 SVD 在講什麼？？
剛上線性代數 老師 剛教完 SVD
singular value decomposition
只知道算一算 可以把矩陣分解成 三個東西
然後有很多應用
但老師感覺也沒很懂 講得不清不楚
所以 svd在講啥
有沒有八卦
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SOD的話我可以教你
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就講那個阿 上完還不懂喔= =
噓
推SOD
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蘇聯的狙擊步槍
推
線代喔 教到SVD應該差不多快脫離苦海了
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一樓都表示了 還不快上
→
不用侷限方陣，任意的矩陣近似對角化
→
不懂明年再聽一遍就懂了
推
我看起來像數學老師嗎
噓
我只會orthonormal
推
很重要 很好用
→
[U , S , V] = svd(A)
→
SVD分解ML有用過
推
一看就知道特徵值對角化都還沒學好
→
明年換個老師ㄅ
推
樓下都用看的就知道eigen vector
推
通靈問問線代之神黃老師
推
SL邊界值問題
推
去數位靈堂觀禮啊還要我們教
推
google: AMS singular value decom...
噓
連這都不會 唉
推
你只是學工具而已 很多地方會用到
推
去看MIT老教授的講很清楚
推
老師是數學系的阿 會教不會用很正常
→
他的工作就只是把學生教會 其他不管
推
至於說到應用 去看一些3D運算的paper
→
裡面數學很多都是矩陣運算
→
分解成SVD可以簡化矩陣運算的複雜度
→
簡化 就代表 你的硬體效能可以提升
推
SVD算法只是個工具 重點是應用 但不會考
→
大一的時候,班第一名上課噹老師講錯了
→
他說他聯考時肚子痛,所以沒上NTU EE
噓
考試不考，跳過
推
可以求四大基本矩陣的正交歸一基底
推
有些最佳化問題的公式解會用到svd
→
我只知道這樣哈哈
28
[問卦] 線性代數、微積分 哪個比較難？小妹我最近學線性代數覺得很難很想棄選 想到之前被當掉的微積分 線性代數微積分兩科都必修 不禁悲從中來 線性代數微積分哪科比較難23
[請益] 推薦大碩線性代數老師背景:0基礎線性代數 因小弟要考運管系中包含線性代數(只有交大考這科) 而歷屆心得文都說這科目都考基本題而已 小弟一開始被推薦看周易 但看了兩集後發現他不是從頭教起15
Re: [請益] 物理系想轉職資工easy easy man 資工領域不是只有OS, data structure, compiler, embedded system, kerenl driver 物理系不一定要懂這些東西 一樣可以寫程式阿 可以寫 Schur decomposition 求矩陣 eigen value, eigen vector8
[問卦] 線性代數很強可以幹嘛？如題 資工六科 小妹最強的就線性代數 線性代數強可以幹嘛？ 大家都說人工智慧會用到
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