Keres

Áttekintés

  1. Linear Algebra for Machine Learning
    1. Introduction to Vectors
    2. Introduction to Matrices

    Linear Algebra for Machine Learning

    Szerző:Krishna Sainath Tulluri, Vikash Srivastava
    Témák:Algebra
    Linear Algebra for Machine Learning
    Linear Algebra for Machine Learning

    Tartalomjegyzék

    • Introduction to Vectors

      • Introduction to Linear Algebra
      • What is a vector ?
      • Introduction to Vectors
      • Scaling Vectors
      • Vector Addition
      • Adding Vectors Geometrically
      • Vector Subtraction
      • Dot Product Insight
      • Vector Projections
      • Orthogonality Illustrated
      • Cross Product Insight
      • Vector Norms
    • Introduction to Matrices

      • Theory of Matrices
      • Determinant of a matrix
      • Inverse of a matrix
      • Eigenvalues & Eigenvectors
    Következő
    Introduction to Linear Algebra

    Új anyagok

    • Tracing r = 2 cos(θ)
    • Sine in Cartesian and Polar Coordinates
    • Polar Coordinates Book
    • Astroid
    • Limaçons

    Anyagok felfedezése

    • cuanto mide el asta
    • Solutions to tan x = a
    • Σχέσεις Στοιχείων του Κύκλου
    • What is special about this triangle?
    • PTZ Tool
    • Introduction to trig ratios

    Témák felfedezése

    • Szórás
    • Függvények
    • Ellipszis
    • Testek
    • Tükrözés
    BővebbenPartnerekHelp Center
    Szolgáltatás feltételeiAdatvédelemLicensz
    Grafikus számológépCalculator SuiteKözösségi anyagok

    Download our apps here:

    Download_on_the_App_Store_Badge_US-UK_RGB_blk_4SVG_092917

    © 2025 GeoGebra®