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机器学习和数据科学数学专项课程: 线性代数
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📌 机器学习和数据科学数学专项课程 https://theitzy.com/mathematics-for-machine-learning-and-data-science/ ----- 🎯 UP网站(更多课程在网站中持续更新) https://theitzy.com/ 2024 年最新更新! 完成本课程后,学习者将能够: - 将数据表示为向量和矩阵,并使用奇异性、秩和线性独立性等概念识别它们的属性 - 应用常见的向量和矩阵代数运算,如点积、逆和行列式 - 将某些类型的矩阵运算表示为线性变换 - 将特征值和特征向量的概念应用于机器学习问题 机器学习和数据科学数学是由 DeepLearning.AI 创建的基础在线课程,由 Luis Serrano 教授。许多机器学习工程师和数据科学家都需要数学方面的帮助,即使是经验丰富的从业人员也会因为缺乏数学技能而感到束手无策。本专业采用数学方面的创新教学法,帮助您快速、直观地学习,课程采用简单易学的插件和可视化方式,帮助您了解机器学习背后的数学知识究竟是如何工作的。 完成学习后,您将了解所有最常见算法和数据分析技术背后的数学,并掌握将其融入机器学习职业生涯的诀窍。 这是一个适合初学者的课程,建议至少具备高中数学(函数、基础代数)背景。我们还建议您基本熟悉 Python(Loop、函数、if/else 语句、列表/字典、导入库),因为实验室使用 Python 和 Jupyter Notebook 在最适用于机器学习和数据科学的环境中演示学习目标。如果您已经熟悉线性代数的概念,课程 1 将为您提供很好的复习,您也可以选择学习本专业的课程 2:《机器学习与数据科学微积分》和课程 3:《机器学习与数据科学概率与统计》。
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