025-Python中用于数据科学和机器学习的线性代数(2023)

2023-05-10 07:58:27 来源:哔哩哔哩

025-Linear Algebra for Data Science & Machine Learning in Python (2023)


(资料图)

出版日期:05/07/2023

MP4 |视频:h264,1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2信道

类型:电子学习|语言:英语|持续时间:150讲(9小时51米)|大小:2 GB

向量、矩阵、线性方程组、因子分解、特征向量、最小二乘、奇异值分解

你将学到什么

线性代数基础

向量和矩阵的应用及其在Python中的实现

向量和矩阵运算及其在Python中的实现

求解线性方程组及其在Python中的实现

矩阵分解及其在Python中的实现

特征值的计算,特征向量

奇异值分解及其在Python中的实现

特征分解及其在Python中的实现

要求

你应该熟悉数学的基础知识

线性代数概念的所有实现都是用Python实现的,因此熟悉Python将是一个额外的优势

描述

本课程将帮助您理解数据科学和机器学习背后的线性代数和数学。线性代数是数据科学和机器学习的基础部分。本课程包括线性代数的每个主题+线性代数概念或主题的代码或实现。本课程有很多主题。课程开始:我们讨论了什么是线性代数以及为什么我们需要线性代数。然后我们继续学习Python入门,在那里你将学习如何设置Python环境的所有知识,这样你就可以很容易地获得实践经验。然后我们将了解本课程的精髓;矢量&矢量矩阵运算&线性方程的矩阵行列式和逆解系统的运算范数&基向量线性无关矩阵分解正交特征值和特征向量奇异值分解(SVD)再次,在每一节中,除了线性代数的理论概念外,你都会找到Python代码演示和解决的问题。你还将学习如何使用Python的numpy库,该库包含许多用于矩阵计算和解决线性代数问题的函数。所以,让我们开始吧…。

这门课是为谁准备的

任何好奇线性代数如何在机器学习中使用的人

任何想了解数据科学背后的数学和线性代数的人

任何想为机器学习技术的部署奠定基础的人

链接:https://pan.baidu.com/s/1BHZKgHLjMe26NKTkxweB0w 

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