课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning
在当今的数据驱动时代，数学尤其是线性代数在机器学习领域中扮演着重要的角色。最近我参加了一门名为《机器学习的数学：线性代数》的Coursera课程，对于这门课程我感到十分兴奋，想与大家分享我的体验。
课程概述：这门课程从线性代数的基础概念开始，涵盖了向量和矩阵的基本性质以及如何使用它们来解决实际问题。最后，我们通过具体的应用，学习了如何使用特征值和特征向量来处理数据集，比如如何在图像处理中进行旋转，以及如何提取特征向量来理解PageRank算法的工作原理。
课程大纲：
- 第一模块介绍线性代数和其在机器学习中的相关性，强调数学直观的培养，而不仅仅是机械计算。
- 第二模块深入探讨了向量的性质，包括向量的模、夹角、投影和线性独立性。
- 第三模块将视线转向矩阵，学习如何利用矩阵解决线性方程组，探讨矩阵的逆、行列式及其直观理解。
- 第四模块关注于矩阵的乘法及其在图像变换中的应用，学习使用爱因斯坦求和约定来编写计算代码。
- 最后一个模块集中在特征值和特征向量上的应用，介绍如何在代码中实现这些概念，并利用它们探索PageRank算法。
这门课程的优点在于，它不仅涵盖了核心概念，还通过编程实践帮助学生加深理解。例如，在处理图像旋转时，学生可以亲自体验如何将数学应用到实际问题中，这样的体验十分宝贵。此外，课程注重培养学生的直观思维而非单纯的计算能力，确实让人耳目一新。
总的来说，《机器学习的数学：线性代数》是一门极具价值的课程，不论你是刚入门的学习者还是希望深化理解的专业人士，都能在其中找到收获。强烈推荐给对于机器学习和数据科学感兴趣的朋友们！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning