【Udemy中英字幕】Linear Algebra for Data Science & Machine Learning in Python

Python 中用于数据科学和机器学习的线性代数

向量、矩阵、线性方程组、因式分解、特征向量、最小二乘法、SVD

讲师：Syed Mohiuddin

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你将学到什么

• 线性代数基础
• 向量和矩阵的应用及其在 Python 中的实现
• 向量和矩阵的运算及其在 Python 中的实现
• 求解线性方程组并用 Python 实现
• 矩阵分解和 Python 实现
• 特征值、特征向量的计算
• 奇异值分解及其在 Python 中的实现
• 特征分解及其在 Python 中的实现

要求

• 您应该熟悉数学基础知识
• 线性代数概念的所有实现都是用 Python 实现的，因此熟悉 Python 将是一个额外的优势

描述

本课程将帮助您了解数据科学和机器学习背后的线性代数和数学。线性代数是数据科学和机器学习的基础部分。本课程包括线性代数每个主题的课程以及线性代数概念或主题的代码或实现。

本课程有很多主题。开始课程：

• 我们讨论什么是线性代数以及为什么我们需要线性代数
• 然后我们进入Python入门，在这里您将学习如何设置Python环境，以便您轻松上手体验。

然后我们就进入了本课程的精髓；

1. 向量和向量运算
2. 矩阵和矩阵运算
3. 行列式和倒数
4. 求解线性方程组
5. 范数和基向量
6. 线性无关性
7. 矩阵分解
8. 正交性
9. 特征值和特征向量
10. 奇异值分解 (SVD)

同样，在每个部分中，除了线性代数的理论概念之外，您还将找到 Python 代码演示和已解决的问题。

您还将学习如何使用Python 的 numpy库，其中包含许多用于矩阵计算和解决线性代数问题的函数。

那么，让我们开始吧……

本课程适合谁：

• 任何对线性代数如何在机器学习中使用感到好奇的人
• 任何想要了解数据科学背后的数学和线性代数的人
• 任何想要为机器学习技术的部署奠定基础的人