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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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Angewandte Mathematik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
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18 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Status: VorschauSimplilearn
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Glasgow
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
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
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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LF
Geprüft am 26. Dez. 2020
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JC
Geprüft am 5. Mai 2020
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SJ
Geprüft am 16. März 2020
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