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课程大纲
线性代数导论
为什么你应该提高你的线性代数知识 Machine Learning
学习线性代数符号
了解向量
- 矢量特性和特征
- 执行向量运算
了解矩阵
- Matrix 特性和特点
- 执行 Matrix 操作和转换
- 使用特殊矩阵
求解线性系统
- 将问题表示为线性系统
- 求解线性系统
矩阵线性映射
- 正交矩阵
- 革兰-施密特过程
使用矩阵反射和处理图像
了解特征值和特征向量及其在数据问题中的应用
使用特征值和特征向量检查 Google 的 PageRank 算法
了解 Machine Learning 的主成分分析 (PCA)
了解 Machine Learning 的线性回归
项目:用线性代数求解 Machine Learning 问题
总结和结论
要求
-
对
- 机器学习有基本经验或熟悉
- 基本编程经验
14 小时