filmov
tv
Linear Algebra for Machine learning. Vectors. Scalar. Python - numpy #datascience #machinelearning
Показать описание
00:00:07 Введение в векторы
• Векторы имеют две интерпретации: алгебраическую и геометрическую.
• Алгебраическая интерпретация вектора - это набор чисел, например, в Python.
• Геометрическая интерпретация вектора - это направленный отрезок в пространстве.
00:04:10 Ориентация векторов
• Векторы могут быть ориентированы по-разному: по оси X, Y или Z.
• В Python есть две ориентации: по оси X и по оси Y.
• В Python нет операции транспонирования для векторов.
00:08:49 Геометрическая интерпретация
• Геометрически вектор - это линия с длиной и направлением.
• Векторы работают в двумерных и трехмерных пространствах.
• В Python можно создавать и работать с векторами, используя одномерные массивы.
00:10:55 Создание векторов в Python
• В Python можно создавать одномерные массивы для векторов.
• Одномерные массивы могут выполнять операции сложения, вычитания и умножения.
• Транспонирование векторов в Python не поддерживается.
00:12:43 Презентация векторов
• В Python часто используют одномерные массивы для представления векторов.
• Это упрощает работу с математическими операциями.
• Векторы могут быть ориентированными или неориентированными.
00:13:42 Метод shape
• Метод shape позволяет строить пространства с помощью векторов.
• Векторы можно использовать для определения координат в пространстве.
• Метод shape помогает визуализировать векторы в 2D и 3D.
00:16:02 Стандартные позиции
• Стандартные позиции векторов определяются как нулевая позиция.
• Стандартные позиции используются для определения начала координат.
• Векторы могут быть представлены в различных системах координат.
00:16:46 Введение в векторы
• Объяснение изображения вектора.
• Использование словаря для непонятных слов.
• Важность понимания начальной и конечной точек вектора.
00:19:16 Работа с Python
• Объяснение стандартного положения вектора.
• Объяснение импорта и использования точек в Python.
• Различие между точками для вызова функций и перехода по директориям.
00:24:11 Создание и работа с векторами
• Подключение библиотеки и создание координат.
• Объяснение размера полотна и координат начальной и конечной точек.
• Перемещение векторов в пространстве.
00:27:14 Алгебраическая и геометрическая интерпретации
• Алгебраическая интерпретация вектора как набора чисел.
• Геометрическая интерпретация вектора как направленного отрезка.
• Различие между матрицами и векторами.
00:31:24 Классификация векторов
• Переход к понятиям классификации векторов.
• Важность ориентации вектора в виде колонны.
• Использование блока numpy для научных и инженерных задач.
00:34:09 Введение в векторы
• Обсуждение понятия вектора и его компонентов.
• Введение понятия нулевого вектора.
• Практическое задание по транспонированию векторов.
00:35:38 Транспонирование векторов
• Объяснение операции транспонирования векторов.
• Пример с питерскими мостами для иллюстрации.
00:59:49 Атрибуты и методы класса
• Различие между атрибутами и методами класса.
• Пример использования круглых скобок для методов.
01:02:21 Сложение и вычитание векторов
• Объяснение коммутативного свойства сложения векторов.
• Пример геометрического сложения векторов.
01:07:00 Вычитание векторов
• Объяснение вычитания векторов через сложение.
• Пример с отрицательным вектором.
01:09:38 Практическое задание
• Обсуждение задачи на сложение и вычитание векторов.
• Пример формального сложения компонентов векторов.
01:14:55 Скалярное произведение векторов
• Объяснение скалярного произведения векторов.
• Пример и объяснение операции.
01:16:37 Понятие подпространства
• Подпространство - это множество, которое входит в большее пространство и может выполнять те же операции.
• Пример: множество векторов с операциями сложения и умножения.
• Не каждое подмножество является подпространством, так как не все операции могут выполняться.
01:18:25 Пример с натуральными числами
• Натуральные числа не являются подмножеством целых чисел, так как операция вычитания не замкнута.
• Натуральные числа не входят в группу целых чисел, так как вычитание не выполняется.
• Подмножество - это множество с урезанными элементами, где операции могут быть не замкнуты.
01:20:20 Операции с векторами
• Умножение вектора на скаляр: если скаляр больше единицы, вектор удлиняется, если меньше - укорачивается.
• Умножение вектора на ноль превращает его в точку.
• Точка - это вектор, который смотрит во все направления.
01:23:49 Операции с матрицами
01:33:05 Позиции векторов
01:41:07 Заключение
• Благодарность за урок.
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
• Векторы имеют две интерпретации: алгебраическую и геометрическую.
• Алгебраическая интерпретация вектора - это набор чисел, например, в Python.
• Геометрическая интерпретация вектора - это направленный отрезок в пространстве.
00:04:10 Ориентация векторов
• Векторы могут быть ориентированы по-разному: по оси X, Y или Z.
• В Python есть две ориентации: по оси X и по оси Y.
• В Python нет операции транспонирования для векторов.
00:08:49 Геометрическая интерпретация
• Геометрически вектор - это линия с длиной и направлением.
• Векторы работают в двумерных и трехмерных пространствах.
• В Python можно создавать и работать с векторами, используя одномерные массивы.
00:10:55 Создание векторов в Python
• В Python можно создавать одномерные массивы для векторов.
• Одномерные массивы могут выполнять операции сложения, вычитания и умножения.
• Транспонирование векторов в Python не поддерживается.
00:12:43 Презентация векторов
• В Python часто используют одномерные массивы для представления векторов.
• Это упрощает работу с математическими операциями.
• Векторы могут быть ориентированными или неориентированными.
00:13:42 Метод shape
• Метод shape позволяет строить пространства с помощью векторов.
• Векторы можно использовать для определения координат в пространстве.
• Метод shape помогает визуализировать векторы в 2D и 3D.
00:16:02 Стандартные позиции
• Стандартные позиции векторов определяются как нулевая позиция.
• Стандартные позиции используются для определения начала координат.
• Векторы могут быть представлены в различных системах координат.
00:16:46 Введение в векторы
• Объяснение изображения вектора.
• Использование словаря для непонятных слов.
• Важность понимания начальной и конечной точек вектора.
00:19:16 Работа с Python
• Объяснение стандартного положения вектора.
• Объяснение импорта и использования точек в Python.
• Различие между точками для вызова функций и перехода по директориям.
00:24:11 Создание и работа с векторами
• Подключение библиотеки и создание координат.
• Объяснение размера полотна и координат начальной и конечной точек.
• Перемещение векторов в пространстве.
00:27:14 Алгебраическая и геометрическая интерпретации
• Алгебраическая интерпретация вектора как набора чисел.
• Геометрическая интерпретация вектора как направленного отрезка.
• Различие между матрицами и векторами.
00:31:24 Классификация векторов
• Переход к понятиям классификации векторов.
• Важность ориентации вектора в виде колонны.
• Использование блока numpy для научных и инженерных задач.
00:34:09 Введение в векторы
• Обсуждение понятия вектора и его компонентов.
• Введение понятия нулевого вектора.
• Практическое задание по транспонированию векторов.
00:35:38 Транспонирование векторов
• Объяснение операции транспонирования векторов.
• Пример с питерскими мостами для иллюстрации.
00:59:49 Атрибуты и методы класса
• Различие между атрибутами и методами класса.
• Пример использования круглых скобок для методов.
01:02:21 Сложение и вычитание векторов
• Объяснение коммутативного свойства сложения векторов.
• Пример геометрического сложения векторов.
01:07:00 Вычитание векторов
• Объяснение вычитания векторов через сложение.
• Пример с отрицательным вектором.
01:09:38 Практическое задание
• Обсуждение задачи на сложение и вычитание векторов.
• Пример формального сложения компонентов векторов.
01:14:55 Скалярное произведение векторов
• Объяснение скалярного произведения векторов.
• Пример и объяснение операции.
01:16:37 Понятие подпространства
• Подпространство - это множество, которое входит в большее пространство и может выполнять те же операции.
• Пример: множество векторов с операциями сложения и умножения.
• Не каждое подмножество является подпространством, так как не все операции могут выполняться.
01:18:25 Пример с натуральными числами
• Натуральные числа не являются подмножеством целых чисел, так как операция вычитания не замкнута.
• Натуральные числа не входят в группу целых чисел, так как вычитание не выполняется.
• Подмножество - это множество с урезанными элементами, где операции могут быть не замкнуты.
01:20:20 Операции с векторами
• Умножение вектора на скаляр: если скаляр больше единицы, вектор удлиняется, если меньше - укорачивается.
• Умножение вектора на ноль превращает его в точку.
• Точка - это вектор, который смотрит во все направления.
01:23:49 Операции с матрицами
01:33:05 Позиции векторов
01:41:07 Заключение
• Благодарность за урок.
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
0:41:23
6:05:12
0:00:24
0:31:51
1:21:31
0:05:27
0:38:27
0:03:23
0:57:59
0:00:48
0:13:01
6:26:42
0:00:51
0:02:14
0:06:47
0:24:04
5:45:49
0:11:38
0:03:22
3:50:40
0:09:57
0:03:22
0:00:59
0:07:05