课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
在当今数据驱动的时代，掌握线性代数对于机器学习和数据科学至关重要。Coursera提供的《线性代数与机器学习和数据科学》课程为我们提供了深入了解这一领域的机会。
课程内容涵盖了线性代数的基本概念，包括向量、矩阵的表示以及其重要特性，如奇异性、秩和线性独立性等。在课程结束之后，学习者将能够：
- 将数据表示为向量和矩阵，并运用相关概念识别其属性
- 应用常见的向量和矩阵代数运算，如点积、逆和行列式
- 将某些类型的矩阵运算表达为线性变换
- 将特征值和特征向量的概念应用于机器学习问题中
课程的具体大纲如下：
第一周：线性方程组
在这一周，学习者将了解到矩阵如何从方程组中自然产生，以及某些矩阵特性如何通过方程组的运算理解。
第二周：解线性方程组
这一周将学习如何使用消元法和行最简形式解决线性方程组。特别是矩阵的秩这一重要概念在计算机视觉中的应用，帮助压缩图像。
第三周：向量与线性变换
数据的每一个实例通常被表示为一个向量。这一周将学习向量的性质和运算，以及线性变换、矩阵逆和矩阵乘法这一重要操作。此外，还将学习如何将所学的性质应用于神经网络。
第四周：行列式与特征向量
在最后一周，学习者将深入研究行列式，了解其几何解释及如何计算行列式的乘积和逆。课程也将以特征值和特征向量的概念结束，展示如何在机器学习中使用特征向量进行降维。
总的来说，这门课程为想进入机器学习和数据科学领域的学习者提供了扎实的数学基础，非常值得推荐！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra