职称：教授
单位：华东师范大学
部门：数据科学与工程学院
数据科学与工程数学基础
主讲教师：黄定江
教师团队：共3位
- 黄定江
- 郝珊锋
- 唐赟喆
| 学校： | 华东师范大学 |
| 开课院系： | 数据科学与工程学院 |
| 课程编号： | DATA0031121995 |
| 学分： | 4 |
课程介绍
《数据科学与工程数学基础》主要介绍数据科学、人工智能和机器学习领域所需的核心数学基础知识，涉及矩阵计算、概率和信息论基础、优化基础。内容按照从模式分析到数据分析再到数学基础的思路来组织，围绕数据分析系统的核心构成：表示、模型和学习形成数据线和数学线两条线。数据线按照数据分析的处理流程、通过大量翔实的案例作为导引，引出所需数学；数学线紧扣数据线，按照知识内容发生的内在自然逻辑顺序展开。两者相辅相成，构成从具体到抽象、从抽象到具体的闭环。本课程在数据科学的定位类似于《离散数学》在计算机科学的定位，配有相当数量的习题，可作为数据科学与大数据技术、人工智能、计算机科学和软件工程等相关专业的本科生或研究生的数学基础课程，也可作为学术和工业界科技人员了解和应用数据科学与大数据技术数学基础的参考课程。
教师团队
课程章节
4
7
2
5
3
6
9
参考教材
参考教材：黄定江，《数据科学与工程数学基础》，即将于2020年暑期出版。
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 课程介绍 |
视频
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2020-04-07 | 172.24MB | ||
| 1.2.1 猫、分类和神经网络 |
视频
.mp4
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2020-03-10 | 128.35MB | ||
| 1.2.2 影评、文本表示和逻辑回归 |
视频
.mp4
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2020-03-10 | 116.57MB | ||
| 1.3.1 数据分析与机器学习概览 |
视频
.mp4
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2020-03-11 | 45.45MB | ||
| 1.3.2 数据 |
视频
.mp4
|
2020-03-11 | 46.43MB | ||
| 1.3.3 模型 |
视频
.mp4
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2020-03-11 | 39.67MB | ||
| 1.3.4 学习 |
视频
.mp4
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2020-03-11 | 60.52MB | ||
| 1.3.5 所需数学基础 |
视频
.mp4
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2020-03-11 | 5.74MB | ||
| 2.1 向量与矩阵的基本概念：数据表示的观点 |
视频
.mp4
|
2020-03-11 | 53.80MB | ||
| 2.2 向量和矩阵的运算 |
视频
.mp4
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2020-03-17 | 126.98MB | ||
| 2.3 向量空间与子空间 |
视频
.mp4
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2020-03-17 | 101.34MB | ||
| 2.4 线性无关性、生成集、坐标 |
视频
.mp4
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2020-03-17 | 110.33MB | ||
| 2.5 秩、仿射空间 |
视频
.mp4
|
2020-03-18 | 56.83MB | ||
| 2.6 线性映射：线性模型的观点 |
视频
.mp4
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2020-03-24 | 89.86MB | ||
| 2.7 线性映射的矩阵表示 |
视频
.mp4
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2020-03-24 | 101.42MB | ||
| 2.8 线性变换 |
视频
.mp4
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2020-03-24 | 28.98MB | ||
| 2.9 仿射映射 |
视频
.mp4
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2020-03-24 | 47.51MB | ||
| 2.10 行列式 |
视频
.mp4
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2020-03-26 | 80.13MB | ||
| 2.11 迹和二次型 |
视频
.mp4
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2020-03-26 | 61.74MB | ||
| 2.12 特征值和特征向量 |
视频
.mp4
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2020-03-26 | 60.88MB | ||
| 3.1 向量范数 |
视频
.mp4
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2020-03-31 | 110.74MB | ||
| 3.2 内积、距离、夹角与正交性 |
视频
.mp4
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2020-03-31 | 126.44MB | ||
| 3.3 数据科学中常用的相似性度量I |
视频
.mp4
|
2020-04-01 | 74.59MB | ||
| 3.4 矩阵的内积与范数 |
视频
.mp4
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2020-04-07 | 753.65MB | ||
| 3.5 范数在机器学习中的应用 |
视频
.mp4
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2020-04-07 | 82.54MB | ||
| 3.6 矩阵的四个基本子空间 |
视频
.mp4
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2020-04-07 | 385.05MB | ||
| 3.7 四个基本子空间的正交性 |
视频
.mp4
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2020-04-07 | 69.02MB | ||
| 3.8 正交投影：降维的几何视角 |
视频
.mp4
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2020-04-09 | 774.34MB | ||
| 3.9 正交基和Gram-Schmidt正交化 |
视频
.mp4
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2020-04-09 | 286.03MB | ||
| 3.10 特殊的正交变换矩阵——旋转 |
视频
.mp4
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2020-04-14 | 473.03MB | ||
| 3.11 反射矩阵 |
视频
.mp4
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2020-04-15 | 210.64MB | ||
| 3.12 信号处理中特殊的正交矩阵 |
视频
.mp4
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2020-05-08 | 737.76MB | ||
| 4.1 数学中常见的具有特殊结构的矩阵 |
视频
.mp4
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2020-05-11 | 437.68MB | ||
|
视频
.mp4
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2020-05-11 | 548.96MB | |||
| 4.2 LU分解 |
视频
.mp4
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2020-05-08 | 447.79MB | ||
|
视频
.mp4
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2020-05-08 | 157.70MB | |||
| 4.3 基于Gram-Schmidt正交化的QR分解 |
视频
.mp4
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2020-05-07 | 139.06MB | ||
| 4.4 基于Householder变换的QR分解 |
视频
.mp4
|
2020-05-07 | 246.40MB | ||
| 4.5 基于Givens变换的QR分解 |
视频
.mp4
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2020-05-07 | 264.90MB | ||
| 4.6 对称矩阵的谱分解 |
视频
.mp4
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2020-05-12 | 472.89MB | ||
| 4.7 正半定矩阵与Cholesky分解 |
视频
.mp4
|
2020-05-12 | 211.46MB | ||
| 4.8 奇异值分解 |
视频
.mp4
|
2020-05-27 | 566.70MB | ||
| 4.9 基于奇异值分解的矩阵性质 |
视频
.mp4
|
2020-05-29 | 390.46MB | ||
| 4.10 奇异值和数据降维 |
视频
.mp4
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2020-05-29 | 278.21MB | ||
| 5.1 线性方程组问题 |
视频
.mp4
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2020-06-03 | 354.15MB | ||
| 5.2 三角形线性方程组 |
视频
.mp4
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2020-06-03 | 269.83MB | ||
| 5.3 矩阵分解解线性方程组 |
视频
.mp4
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2020-06-03 | 581.28MB | ||
| 5.4 敏度分析与其他方法 |
视频
.mp4
|
2020-06-09 | 351.52MB | ||
| 5.5 最小二乘问题 |
视频
.mp4
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2020-06-20 | 376.30MB | ||
| 5.6 最小二乘问题的求解方法 |
视频
.mp4
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2020-06-20 | 168.59MB | ||
| 5.7 最小二乘问题的变体 |
视频
.mp4
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2020-06-20 | 112.61MB | ||
| 5.8 最小二乘问题的解的敏感性 |
视频
.mp4
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2020-06-20 | 122.98MB | ||
| 5.9 特征值问题 |
视频
.mp4
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2020-07-14 | 319.72MB | ||
| 5.10 幂法和反幂法 |
视频
.mp4
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2020-07-14 | 395.56MB | ||
| 5.11 特征值计算的应用 |
视频
.mp4
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2020-07-14 | 186.53MB | ||
| 6.1 向量函数和矩阵函数 |
视频
.mp4
|
2021-09-13 | 326.81MB |
视频