이 강좌에 대하여

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중급 단계
완료하는 데 약 21시간 필요
영어

배울 내용

  • Describe the vector spaces, vector subspaces, basis, and dimension of a vector space.

  • Explain the linear transformations defined on vector spaces and eigenvalues and eigenvector of a matrix, symmetric and skew-symmetric matrices.

  • Explain diagonalizable matrices, their applications and the inner product, and the norm of vectors and matrices.

귀하가 습득할 기술

  • Data Science
  • Machine Learning
  • Mathematics
  • Linear Algebra
  • Machine Learning (ML) Algorithms
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제공자:

Placeholder

Indian Institute of Technology Roorkee

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1
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완료하는 데 20분 필요

Getting Started with the Course

완료하는 데 20분 필요
1 개의 읽기 자료
2
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완료하는 데 3시간 필요

Vector Space

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 54분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3
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완료하는 데 5시간 필요

Linear Transformations and Eigenvalues

완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 44분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4
4
완료하는 데 4시간 필요

Diagonalizable Matrices and Their Applications

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 52분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

자주 묻는 질문

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