数据处理中的矩阵方法  081002M06006H

学期:2020—2021学年(春)第二学期 | 课程属性:专业研讨课 | 任课教师:耿修瑞
授课时间: 星期一,第5、6、7 节
授课地点: 教一楼108
授课周次: 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12
课程编号: 081002M06006H 课时: 30 学分: 2.00
课程属性: 专业研讨课 主讲教师:耿修瑞 助教:
英文名称: Matrix Method in Data Processing 召集人:

教学目的、要求

本课程为数据处理相关专业的学术研讨课。本课程讲述经典、前沿数据处理方法中的矩阵应用。通过本课程的训练,不但可以使得学生加深对经典、前沿数据处理方法的理解,而且也能让学生们感受到矩阵理论的真正威力。

预修课程

线性代数、图像处理、高等数学

教 材

尚无,需自编

主要内容

1. 矩阵概论(1个学时), 2. 矩阵微积分(3个学时),3. 矩阵行列式及特征选择(2个学时), 4. 最小二乘法(2个学时), 5. 主成分分析(3个学时),6. 独立成分分析(2个学时),7. 非负矩阵分解(2个学时), 8. 局部线性嵌入(1个学时),9. 广义瑞利商(1个学时), 10. 聚类分析(2个学时),11. 图像匹配(1个学时)

参考文献

张贤达 矩阵分析与应用
陶哲轩 线性代数讲义
Brian C. Hall, Lie Groups, Lie Algebras, and Representations