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.
4.1
(242 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Mathématiques
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Résolution de problèmes
Détails à connaître
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Évaluations
18 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
3.8 (54 évaluations)
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Mathématiques et logique
IIT Roorkee
The Hong Kong University of Science and Technology
University of Minnesota
Johns Hopkins University
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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.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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JD
5
Révisé le 31 mai 2020
Very good course, the questions are really challenging...
AV
5
Révisé le 31 août 2022
This has been a helpful course. I had the chance to learn about practical applications of matrices.
LF
5
Révisé le 26 déc. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.
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