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課程簡介
線性代數導論
為什麼你應該提高你的線性代數知識 Machine Learning
學習線性代數符號
瞭解向量
- 向量特性和特徵
- 執行向量運算
瞭解矩陣
- Matrix 特性和特點
- 執行 Matrix 操作和轉換
- 使用特殊矩陣
求解線性系統
- 將問題表示為線性系統
- 求解線性系統
矩陣線性映射
- 正交矩陣
- 革蘭-施密特過程
使用矩陣反射和處理圖像
瞭解特徵值和特徵向量及其在數據問題中的應用
使用特徵值和特徵向量檢查 Google 的PageRank演算法
瞭解 Machine Learning 的主成分分析 (PCA)
瞭解 Machine Learning 的線性回歸
專案:用線性代數求解 Machine Learning 問題
總結和結論
最低要求
-
對
- 機器學習有基本經驗或熟悉
- 基本程式設計經驗
14 時間: