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
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249 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Mathematische Modellierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
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Bewertungen
18 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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JD
Geprüft am 31. Mai 2020
Very good course, the questions are really challenging...
DB
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.
AV
Geprüft am 31. Aug. 2022
This has been a helpful course. I had the chance to learn about practical applications of matrices.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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