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Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra(으)로 돌아가기

임페리얼 칼리지 런던의 Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
별점
11,207개의 평가

강좌 소개

In this course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to vectors and matrices. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them, including the knotty problem of eigenvalues and eigenvectors, and how to use these to solve problems. Finally we look at how to use these to do fun things with datasets - like how to rotate images of faces and how to extract eigenvectors to look at how the Pagerank algorithm works. Since we're aiming at data-driven applications, we'll be implementing some of these ideas in code, not just on pencil and paper. Towards the end of the course, you'll write code blocks and encounter Jupyter notebooks in Python, but don't worry, these will be quite short, focussed on the concepts, and will guide you through if you’ve not coded before. At the end of this course you will have an intuitive understanding of vectors and matrices that will help you bridge the gap into linear algebra problems, and how to apply these concepts to machine learning....

최상위 리뷰

NS

2018년 12월 22일

Professors teaches in so much friendly manner. This is beginner level course. Don't expect you will dive deep inside the Linear Algebra. But the foundation will become solid if you attend this course.

HE

2021년 8월 8일

the instrutors were too good and their explination for the concepts was to the point and it made me realize things in linear algebra I didn't know before although I studied it in school of engineering

필터링 기준:

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra의 2,222개 리뷰 중 2026~2050

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2020년 9월 19일

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2020년 6월 13일

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2018년 10월 16일

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2022년 6월 6일

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2022년 5월 23일

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2020년 6월 1일

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2018년 10월 21일

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2021년 5월 30일

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2020년 12월 19일

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2020년 5월 27일

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2021년 7월 7일

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2020년 5월 26일

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2020년 5월 23일

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2018년 5월 20일

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2020년 7월 18일

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