【Udemy中英字幕】Beginner – Expert Linear Algebra, with Practice in Python.

初学者 – 专家线性代数，使用 Python 进行练习。

掌握线性代数，获得清晰简洁的解释，以及机器学习等各个领域的实际例子。

讲师：Neuralearn Dot AI

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您将学到什么

• 理解矩阵代数并将其应用于解决线性方程和变换，并提供 Python 中的实际示例。
• 掌握向量、向量性质、向量空间、子空间及其在坐标系中的应用。基本子空间及其计算方法。
• 掌握正交和正交向量以及正交投影。然后计算最小距离和 Gram Schmidt 正交化。
• 矩阵分解，如特征分解、Cholesky 分解和奇异值分解。掌握对角化、满秩近似和低秩近似。
• 矩阵逆、最小二乘和正态方程。线性回归和 Kaggle 房屋预测练习。
• 从头解释和推导主成分分析（PCA），并使用特征面算法将其应用于人脸识别。

探索相关主题

• 线性代数
• 数学
• 教学与学术

要求

• 基础代数。
• 不需要编程经验。

描述

在本课程中，我们将研究线性代数的核心概念及其如何用于解决实际问题。我们将讨论线性代数的核心主题，如矩阵、向量和向量空间。如果您有兴趣学习线性代数中的数学概念，但也想将这些概念应用于数据科学、统计、金融、工程等，那么本课程适合您！我们将详细解释所有数学概念，并在 Python 中以编程方式实现它们。我们非常重视反馈。请随意提问尽可能多的问题！！！让我们让这门课程尽可能具有互动性，这样我们仍然可以获得课堂体验。

以下是完成本课程后您将掌握的不同概念。

• 线性代数基础

• 单个矩阵上的运算

• 两个或多个矩阵的运算

• 执行基本行运算

• 寻找矩阵逆

• 高斯消元法

• 向量和向量空间

• 基本子空间

• 矩阵分解

• 矩阵行列式和迹算子

• 机器学习和数据科学中使用的核心线性代数概念

• 拥有使用 Python 编程语言在计算机上应用线性代数概念的实践经验

• 在现实世界问题中应用线性代数

• 通过任何线性代数考试所需的技能

• 主成分分析

• 线性回归

您还将获得：

• 终身访问本课程

• 问答部分提供友好且及时的支持

• Udemy 结业证书可供下载

• 30 天退款保证

本课程适合哪些人：

• 计算机视觉从业者想要了解如何使用深度学习构建和训练最先进的计算机视觉模型。

• 任何想要掌握深度学习基础知识并使用 TensorFlow 中的最佳实践进行深度学习的人。

• 深度学习从业者想要掌握事物底层工作原理。

• 对深度学习感兴趣的初级 Python 开发人员。

享受！！！

本课程适合哪些人：

• 希望获得线性代数的坚实基础并将其应用于解决计算机相关问题的计算机科学家
• 数据科学家和机器学习实践者或学习者，他们希望获得线性代数的坚实基础并将其应用于解决数据科学和机器学习中的问题。
• 数学专业的学生，​​想要获得线性代数的坚实基础并将其应用于数学课程。
• 希望获得线性代数的扎实基础并将其应用于解决实际问题的金融专家
• 工程师和工程专业的学生，​​他们希望获得线性代数的坚实基础并用它来解决工程相关的问题。