AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Этот курс вошел в число 100 лучших курсов на Coursera благодаря высоким рейтингам и большому количеству оценок.
В этом курсе линейной алгебры мы рассмотрим, что такое линейная алгебра и как она связана с векторами и матрицами. Затем мы обсудим, что такое векторы и матрицы и как с ними работать, включая сложную проблему собственных значений и собственных векторов и как их использовать для решения задач. Наконец, мы рассмотрим, как с их помощью делать забавные вещи с наборами данных, например, как поворачивать изображения лиц и как извлекать собственные векторы, чтобы увидеть, как работает алгоритм PageRank. Поскольку мы указываем на data-d
В этом курсе линейной алгебры мы рассмотрим, что такое линейная алгебра и как она связана с векторами и матрицами.
Затем мы обсудим, что такое векторы и матрицы и как с ними работать, включая сложную проблему собственных значений и собственных векторов и как их использовать для решения задач.
Наконец, мы рассмотрим, как использовать их, чтобы делать забавные вещи с наборами данных, например, как поворачивать изображения лиц и как извлекать собственные векторы, чтобы увидеть, как работает алгоритм PageRank.
Поскольку наша цель — приложения, управляемые данными, мы реализуем некоторые из этих идей в коде, а не просто карандашом и бумагой.
К концу курса вы будете писать блоки кода и найдете записные книжки Jupyter на Python, но не волнуйтесь, они будут довольно короткими, сосредоточены на концепциях и помогут вам, если вы раньше не занимались программированием.
65
В этом первом модуле мы обсудим, какое отношение линейная алгебра имеет к машинному обучению и науке о данных. Затем мы закончим модуль начальным введением в векторы. Мы всегда сосредоточены на развитии вашей математической интуиции, а не на работе над алгеброй или выполнении длинных примеров с карандашом и бумагой. Для многих из этих операций в Python есть вызываемые функции, которые могут выполнять сложение; смысл в том, чтобы ценить то, что они делают и как они работают, чтобы, когда что-то пойдет не так или возникают особые случаи, вы могли понять, почему и что делать.
В этом модуле мы рассмотрим операции, которые мы можем выполнять с векторами: нахождение модуля (размера), угла между векторами (точка или скалярное произведение) и проекции одного вектора на другой. Затем мы можем изучить, как входные данные, описывающие вектор, будут зависеть от того, какие векторы мы используем для определения осей: базы. Затем это позволит нам определить, является ли предлагаемый набор базисных векторов тем, что называется «линейно независимым». На этом мы завершим изучение векторов, что позволит нам перейти к матрицам в Модуле 3, а затем приступить к решению задач линейной алгебры.
Теперь, когда мы рассмотрели векторы, мы можем перейти к матрицам. Во-первых, мы увидим, как использовать матрицы как инструменты для решения задач линейной алгебры и как объекты, преобразующие векторы. Затем мы рассмотрим, как решать системы линейных уравнений с использованием матриц, что затем приводит нас к рассмотрению обратных матриц и определителей и к размышлению о том, что на самом деле представляет собой определитель, говоря интуитивно. Наконец, мы увидим случаи специальных матриц, которые означают, что определитель равен нулю или где матрица необратима, случаи, когда алгоритмы, которым необходимо инвертировать матрицу, не сработают.
В Модуле 3 мы продолжаем обсуждение массивов; Сначала мы подумали о том, как закодировать матричное умножение и матричные операции, используя соглашение Эйнштейна о сложениях, которое широко используется в более продвинутых курсах линейной алгебры. Далее мы рассмотрим, как матрицы могут преобразовать описание вектора из одного базиса (набора осей) в другой. Это позволит нам, например, узнать, как применять отражение к изображению и манипулировать изображениями. Мы также увидим, как построить набор базисных векторов, удобный для выполнения таких преобразований. Затем мы напишем код для выполнения этих преобразований и применим эту работу к вычислениям.
Собственные векторы — это определенные векторы, которые не поворачиваются матрицей преобразования, а собственные значения — это величина, на которую растягиваются собственные векторы. Эти специальные «правильные вещи» очень полезны в линейной алгебре и позволят нам изучить знаменитый алгоритм Google PageRank для отображения результатов веб-поиска. Затем мы применим это в коде, который завершит курс.
Подготовьтесь из дома в самых престижных университетах мира.
Качество курсов Coursera поддерживается преподавателями, которые часто являются деканами с докторскими степенями.
Более 85% студентов Coursera сообщают о карьерных преимуществах, таких как продвижение по службе или повышение заработной платы.
Миллионы студентов по всему миру достигают своих личных и профессиональных целей с помощью Coursera.
Coursera предлагает курсы от более чем 200 ведущих университетов и компаний для онлайн-обучения по всему миру. С подпиской на Coursera Plus, вы получаете неограниченный доступ к более чем 90% всех курсов, а также к самым популярным профессиональным сертификатам и специализациям на Coursera.
Наука о данных, бизнес и личное развитие. Вы можете записаться на несколько курсов одновременно, получить неограниченное количество сертификатов и освоить востребованные профессиональные навыки, чтобы начать, расти и даже менять карьеру.
УЗНАЙТЕ, КАК ПОЛУЧИТЬ МАКСИМАЛЬНО И СЭКОНОМЬТЕ БОЛЕЕ 500 ДОЛЛАРОВ США С ГОДОВОЙ ПОДПИСКОЙ НА COURSERA PLUS*
* Вы сэкономите до 500 долларов США за 12 месяцев, когда вы перейдете с 59 долларов США за ежемесячную подписку на годовую подписку с рекламной акцией. Обычная годовая подписка стоит 399 долларов США. В рамках акции вы заплатите всего 299 долларов США. Узнайте все, нажав на желтую кнопку.
профессор металлургии
мой человек_добавить 262.096 XNUMX студентов
мой компьютерКурсы 2
Имперский колледж Лондона входит в десятку лучших университетов мира с международной репутацией за выдающиеся достижения в науке, технике, медицине и бизнесе. расположен в самом центре Лондона. Imperial — это междисциплинарное пространство для образования, исследований, переводов и маркетинга, использующее науку и инновации для решения глобальных задач.
Привет, как я могу вам помочь? Вас интересует курс? О каком предмете?
AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Добавить отзыв