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コース概要
線形代数の概要
Machine Learning のために線形代数の知識を向上させる必要がある理由
線形代数表記の学習
ベクトルを理解する
- ベクターのプロパティと特性
- ベクトル演算の実行
行列を理解する
- Matrix 性質と特性
- Matrix 操作と変換の実行
- 特殊な行列の操作
線形システムを解く
- 問題を線形システムとして表現する
- 線形システムを解く
行列を使用した線形マッピング
- 直交行列
- グラム・シュミット法
マトリックスを使用した画像の反映と操作
固有値と固有ベクトル、およびデータ問題へのそれらの応用についての理解
固有値と固有ベクトルを使用した Google の PageRank アルゴリズムの検証
Machine Learning の主成分分析 (PCA) を理解する
Machine Learning の線形回帰を理解する
プロジェクト: 線形代数を使用して Machine Learning 問題を解決する
要約と結論
要求
- 機械学習の基本的な経験または精通していること 。
- 基本的なプログラミング経験
14 時間