gitbook

5.md

-# 五、LR 分解
+# 五、LU 分解
 
 `fbpca`和我们自己的`randomized_range_finder`方法都使用 LU 分解，它将矩阵分解为下三角矩阵和上三角矩阵的乘积。
 

README.md

+# fast.ai 数值线性代数讲义中文版 v2
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+> 原文：[fastai/numerical-linear-algebra-v2](https://nbviewer.jupyter.org/github/fastai/numerical-linear-algebra-v2/tree/master/nbs/)
+> 
+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
+> 
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+> 
+> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)
+> 
+> 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。
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++   [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
++   [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
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++ [在线阅读](https://www.gitbook.com/book/wizardforcel/fastai-num-linalg-v2/details)
++ [PDF格式](https://www.gitbook.com/download/pdf/book/wizardforcel/fastai-num-linalg-v2)
++ [EPUB格式](https://www.gitbook.com/download/epub/book/wizardforcel/fastai-num-linalg-v2)
++ [MOBI格式](https://www.gitbook.com/download/mobi/book/wizardforcel/fastai-num-linalg-v2)
++ [代码仓库](https://github.com/apachecn/fastai-num-linalg-v2-zh)
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+## 赞助我
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+## 协议
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+[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
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SUMMARY.md

++   [fast.ai 数值线性代数讲义中文版 v2](README.md)
++   [一、我们为什么在这里](1.md)
++   [二、SVD 背景消除](2.md)
++   [三、使用 NMF 和 SVD 的主题建模](3.md)
++   [四、随机化 SVD](4.md)
++   [五、LU 分解](5.md)
++   [六、使用鲁棒回归的 CT 扫描的压缩感知](6.md)
++   [七、线性回归和健康结果](7.md)
++   [八、如何实现线性回归](8.md)
++   [九、PageRank 和特征值分解](9.md)
++   [十、实现 QR 分解](10.md)
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