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
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant
Open Training Courses require 5+ participants.

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