Les méthodes mathématiques matricielles sont à la base de la plupart des méthodes d'apprentissage automatique et d'analyse de données tabulaires. Apprenez les bases des méthodes matricielles, y compris la multiplication matrice-matrice, la résolution d'équations linéaires, l'orthogonalité et la meilleure approximation des moindres carrés. Découvrez la décomposition en valeurs singulières qui joue un rôle fondamental dans la réduction de la dimensionnalité, l'analyse en composantes principales et la réduction du bruit. Des exemples optionnels utilisant Python sont utilisés pour illustrer les concepts et permettre à l'apprenant d'expérimenter les algorithmes.
Méthodes matricielles
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
250 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
7 heures à compléter
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse numérique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Mathématiques appliquées
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
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LF
5.0
Révisé le 26 déc. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.
SJ
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Révisé le 16 mars 2020
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Révisé le 17 nov. 2019
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