Mathematische Matrixmethoden bilden die Grundlage der meisten Methoden des maschinellen Lernens und der Datenanalyse von Tabellendaten. Lernen Sie die Grundlagen der Matrixmethoden kennen, einschließlich der Matrix-Matrix-Multiplikation, der Lösung linearer Gleichungen, der Orthogonalität und der besten Annäherung der kleinsten Quadrate. Entdecken Sie die Singulärwertzerlegung, die eine grundlegende Rolle bei der Dimensionalitätsreduktion, der Hauptkomponentenanalyse und der Rauschunterdrückung spielt. Optionale Beispiele mit Python dienen zur Veranschaulichung der Konzepte und ermöglichen es dem Lernenden, mit den Algorithmen zu experimentieren.
Matrix-Methoden
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
250 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
7 Stunden zu vervollständigen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Algorithmen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
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18 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dozent
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(54 Bewertungen)
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Bewertungen von Lernenden
- 5 Sterne
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LF
5.0
Geprüft am 26. Dez. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.
SJ
5.0
Geprüft am 16. März 2020
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DB
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Geprüft am 17. Nov. 2019
Pros and cons.Sometimes it's hard to find in this course needed information to solve Assignments.But you have to dig deeper from outside sources.
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