First Steps in Linear Algebra for Machine Learning-学不厌资源

课程名称: First Steps in Linear Algebra for Machine Learning

课程主页: https://www.coursera.org/learn/first-steps-in-linear-algebra-for-machine-learning

所在平台: Coursera

课程类别: 数学逻辑

大学或机构: 国立高等经济大学

讲师： Dmitri Piontkovski, Vsevolod L. Chernyshev

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 1.69GB

课程介绍： 本课程的主要目的是解释在数据分析和机器学习中使用的线性代数的主要概念。另一个目标是提高学生在机器学习和数据分析中使用线性代数方法的实践技能。您将学习处理矢量和矩阵形式的数据的基础知识，掌握解决线性代数方程组系统的知识，并找到基本的矩阵分解和对其适用性的一般理解。

如果您不是Matrix Analysis或Linear Algebra的绝对入门者（例如，很久以前已经研究过，但现在想朝着Linear Algebra那些方面的方向迈出第一步），则本课程适合您。用于机器学习）。当然，如果您对数据科学的线性代数学习充满热情，那么本课程也可能适合您。

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First Steps in Linear Algebra for Machine Learning