课程主页: https://www.udemy.com/course/computational-linear-algebra-with-python-numpy/
在当今数据科学和机器学习的时代，线性代数显得尤为重要。今天，我想向大家推荐一门非常优秀的在线课程——”使用Python与NumPy进行计算线性代数”。这是一门全面的线性代数教程，专为数据科学家和机器学习工程师设计。
### 课程概述
这门课程结合了线性代数和Python编程，适合那些希望在提升编程技能的同时，增强数学知识的人。课程从基础的线性代数概念入手，逐步深入到实际应用与实现。
课程内容包括：
– **基础概念**：了解标量、向量和矩阵的基本概念及其应用。
– **矩阵运算**：学习如何使用NumPy进行矩阵的加法、减法和乘法。
– **矩阵处理**：手动进行矩阵的逆和转置运算，并使用NumPy来加速计算。
– **行列式计算**：了解如何手动和使用NumPy计算2×2和3×3矩阵的行列式。
– **解线性方程**：通过实践问题掌握复杂线性方程的求解。
– **特征值与特征向量**：学习如何计算特征值和特征向量。
– **线性分解**：掌握LU、QR和Cholesky分解的原理及其实现。
– **张量操作**：使用NumPy创建、切片和重塑张量。
– **奇异值分解**：手动和使用NumPy计算奇异值分解。
### 实践项目
课程不仅仅停留在理论学习上，学员还将完成五个实际项目，进一步巩固所学知识。这些项目包括：
1. 使用线性分解构建推荐引擎。
2. 使用奇异值分解构建图像压缩工具。
3. 预测房地产市场的线性回归模型。
4. 使用非负矩阵分解进行文本挖掘。
5. 使用主成分分析进行降维处理。
### 为什么要学习计算线性代数？
线性代数是许多高级数学概念及技术的基础，尤其在机器学习、数据科学和工程领域。掌握线性代数，能够帮助我们理解和实现各种算法，提高数据分析的效率。
总之，这门课程是提升数据科学和机器学习能力的绝佳机会，值得每一位有志于此领域的学习者参加！
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