本文目录一览：

• 1、赵建容顾先明机器学习数学基础从哪里可以看到相应的网课
• 2、有关线性代数的问题
• 3、台湾及国外优质公开课/开放式课程网站或个人主页推荐

赵建容顾先明机器学习数学基础从哪里可以看到相应的网课

目前未发现赵建容、顾先明编著的《机器学习数学基础》有公开的配套网课资源。根据现有信息，该书仅提及附有教学课件，但未明确课件的获取方式（如是否需通过特定平台下载）或是否包含视频内容。

有关线性代数的问题

1、Ax=0只有零解，说明A是列满秩。因为换一个观点来看，Ax可以看做是对A的所有列向量做线性组合得到一个新向量，而组合的系数就是x的各个分量。如果Ax=0只有零解，表明A的列向量线性无关，就是要用A的列向量组合成零向量，组合系数必须都是0。此时A是列满秩矩阵，A的秩等于n（列数）。

2、A可由B线性表示，则存在系数矩阵P，使得A=BP。

3、A经初等行变换转换为B，则B的每个行向量都是A的行向量组的线性组合，即B的行向量组能由A的行向量组线性表示。由初等变换可逆性可知，A的行向量组能由B的行向量组线性表示，于是A的行向量组与B的行向量组等价 。补充：既然两矩阵等价应该就有线性相关性相同。

4、齐次线性方程组AX=0只有零解，表示向量组线性无关，R（A）=m。非齐次线性方程组AX=b有解，只能推出R（A）=R（B），B为增广矩阵（A|b），应该推不出 R（A）=m。除非说是有唯一解才能说R（A）=m。不要死记什么m，n。估计你说的m，n不是在同一条件下的。

5、说明二重根特征值0对应两个特征向量线性无关。（Ax=0，x的解集的秩为S-r（A）=2，说明有两个线性无关的特征向量）至此三个特征向量全线性无关。P-1*A*P=∧，可化为对角阵。diag（3，0，0）电脑打字不方便，不是正规的证明过程，只是把道理说清楚。解决了你的问题就给个采纳吧。

台湾及国外优质公开课/开放式课程网站或个人主页推荐

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