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.
249 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Algorithms
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
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Enseigné en Anglais
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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TT
Révisé le 17 mai 2020
This Course content is very good and has good real-time examples. However, the Instructor should add a few videos on SVD, Maximum dilation, and Shrinkage and Direction of Maximum Dilation.
LF
Révisé le 26 déc. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.
AV
Révisé le 31 août 2022
This has been a helpful course. I had the chance to learn about practical applications of matrices.
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