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.

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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Lösung Design
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 31. Mai 2020
Very good course, the questions are really challenging...
Geprüft am 16. März 2020
Really its very informative and basic material provided. I enjoyed and learn a lot
Geprüft am 26. Dez. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.
Häufig gestellte Fragen
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