이 강좌에 대하여

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초급 단계

완료하는 데 약 19시간 필요

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귀하가 습득할 기술

Eigenvalues And EigenvectorsBasis (Linear Algebra)Transformation MatrixLinear Algebra

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(23,663개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Introduction to Linear Algebra and to Mathematics for Machine Learning

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 28분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Motivations for linear algebra3m
Getting a handle on vectors9m
Operations with vectors11m
Summary1m
4개의 읽기 자료
About Imperial College & the team5m
How to be successful in this course5m
Grading policy5m
Additional readings & helpful references10m
3개 연습문제
Exploring parameter space20m
Solving some simultaneous equations15m
Doing some vector operations30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Vectors are objects that move around space

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 44분)
8개의 동영상
Modulus & inner product10m
Cosine & dot product5m
Projection6m
Changing basis11m
Basis, vector space, and linear independence4m
Applications of changing basis3m
Summary1m
4개 연습문제
Dot product of vectors15m
Changing basis15m
Linear dependency of a set of vectors15m
Vector operations assessment15m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Matrices in Linear Algebra: Objects that operate on Vectors

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 57분)
8개의 동영상
How matrices transform space5m
Types of matrix transformation8m
Composition or combination of matrix transformations8m
Solving the apples and bananas problem: Gaussian elimination8m
Going from Gaussian elimination to finding the inverse matrix8m
Determinants and inverses10m
Summary59
2개 연습문제
Using matrices to make transformations30m
Solving linear equations using the inverse matrix30m
4

4

완료하는 데 7시간 필요

Matrices make linear mappings

완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 53분)
6개의 동영상
Matrices changing basis11m
Doing a transformation in a changed basis4m
Orthogonal matrices6m
The Gram–Schmidt process6m
Example: Reflecting in a plane14m
2개 연습문제
Non-square matrix multiplication20m
Example: Using non-square matrices to do a projection30m

머신 러닝 수학 특화 과정 정보

For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning....
머신 러닝 수학

자주 묻는 질문

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