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課程介紹
線性代數，是資料科學高階課程的前置課程，也是前沿熱門應用領域的根基，資料科學、機器學習、人工智能、信號和影像處理、層析成像、導航、金融等等，都建立在數學的基礎之上，如果你想快速補充線性代數的相關知識，ENGR108 這門課是非常好的選擇！
ENGR108 （曾用名：EE103、CME103）是全球頂級院校斯坦福開設的以線性代數和矩陣論為主題的專業課程，不同于定理證明、矩陣運算的傳統內容，這門課程更直觀，用非常多的例子和圖示，來表示向量、矩陣與復雜世界的關系，并能夠解決現實問題，
線性代數的相關知識，向量、矩陣與矩陣運算、線性擬合、范數、線性方程等，這門課都已覆寫，而且設計巧妙，結合了實際應用場景，將數學轉化為解決工程問題的能力，
課程講師 Stephen Boy，斯坦福教授，是目前全球講授線性代數、矩陣論方向最著名的老師之一，也是高贊圖書《Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares（應用線性代數簡介——向量、矩陣和最小二乘法）》、《Convex optimization（凸優化）》的聯合作者，
《Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares（應用線性代數簡介——向量、矩陣和最小二乘法）》也是本門課程的教材，課程網站中有這本書的電子版！不僅如此，課件、視頻、Julia實作代碼等配套學習資源也特別到位，
課程主題
課程官網發布了課程主題，ShowMeAI 對其進行了翻譯，
- Linear functions（線性函式）
- Intro to Julia Tutorial（Julia 入門教程）
- Norm and distance（范數與距離度量）
- Clustering（聚類）
- Linear independence（線性無關）
- Matrices（矩陣）
- Linear equations（線性方程）
- Linear dynamical systems（線性動態系統）
- Matrix multiplication（矩陣乘法）
- Matrix inverses（逆矩陣）
- Regression（回歸）
- Least squares classification（最小二乘法）
- Multi-objective least squares（多目標最小二乘）
- Constrained least squares（受約束的最小二乘）
課程資料 | 下載
掃描上方圖片二維碼，關注公眾號并回復關鍵字 ??『ENGR108』，就可以獲取整理完整的資料合輯啦！當然也可以點擊 ?? 這里 查看更多課程的資料獲取方式！
課程面向全網，開發了全套課程資料，ShowMeAI 對課程資料進行了梳理，整理成這份完備且清晰的資料包：
- ?? e-book：課程對應的電子書，
- ?? 課件：Chapter 1-19的所有課件PDF版本，
- ?? 作業： Stephen Boyd (課程講師) 和 Lieven Vandenberghe 整理的課程練習題，共20多頁，21章，
還有比這更適合學習的么！學起來吧朋友們，四舍五入我們也算是Stanford的學生了！
課程視頻 | B站
?? B站 | 【雙語字幕+資料下載】斯坦福ENGR108 | 矩陣論與應用線性代數(2020·完整版)
ShowMeAI 將視頻上傳至B站，并增加了中英雙語字幕，以提供更加友好的學習體驗，點擊頁面視頻，可以進行預覽，推薦前往 ?? B站 觀看完整課程視頻哦！
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作者：ShowMeAI內容團隊
閱讀原文：https://www.showmeai.tech/article-detail/346
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