Đại số tuyến tính

1.1. [PF] 2.1.1. Ký hiệu toán

1.2. [PF] 2.1.2. Ký hiệu này thể hiện phép gì?

2.1. [PF] 2.2.1. Ký hiệu tổng đơn

2.2. [PF] 2.2.2. Lập trình thế nào để ra phép tổng

2.3. [PF] 2.2.3. Two Sigma - Tổng lồng tổng

2.4. [PF] 2.2.4. Công thức tổng trong bài toán AI

2.5. [PF] 2.2.5. Lập trình công thức sau

3.1. [PF] 2.3.1. Không gian nhiều chiều

3.2. [PF] 2.3.2. Điểm trong không gian 3 chiều

3.3. [PF] 2.3.3. Điểm trong không gian 3 chiều

3.4. [PF] 2.3.4. Khái niệm vector + chuẩn

3.5. [PF] 2.3.5 Numpy - Thực hành khởi tạo vector và tính chuẩn

3.6. [PF] 2.3.6. Thực hành định nghĩa vector và tính chuẩn

3.7. [PF] 2.3.7. Phép cộng 2 vector

3.8. [PF] 2.3.8. Phép cộng 2 vector

3.9. [PF] 2.3.9. Nhân một số với vector

3.10. [PF] 2.3.10. Kết quả nào sau đây là đúng hay sai?

3.11. [PF] 2.3.11. Phép nhân vô hướng

3.12. [PF] 2.3.12. Tại sao khi nhân vô hướng 2 vector gần nhau lại có xu hướng cho kết quả cao?

3.13. [PF] 2.3.13. Cosine giữa 2 vector

3.14. [PF] 2.3.14. Lập trình hàm tính cosin của 2 vector.

3.15. [PF] 2.3.15. Ý nghĩa độ đo cosin

3.16. [PF] 2.3.16. Tính chất của Vector

4.1. [PF] 2.4.1. Giới thiệu ma trận + Lập trình với Numpy

4.2. [PF] 2.4.2. Các phép toán trên ma trận.mp4

4.3. [PF] 2.4.3. Phép tính này đúng hay sai?

4.4. [PF] 2.4.3. Nhân hai ma trận

4.5. [PF] 2.4.5. Dự đoán kết quả

4.6. [PF] 2.4.6. Kết quả sau đúng hay sai?

4.7. [PF] 2.4.7. Ứng dụng nhân ma trận

4.8. [PF] 2.4.8. Ma trận nghịch đảo + ma trận chuyển vị

4.9. [PF] 2.4.9. Lập trình biểu thức nhân ma trận

5.1. [PF] 2.5.1. Khái niệm Tensor

6.1. Updated - Linear Algebra.ipynb

6.2. 1. Linear Algebra - v3 - Updated.pdf