课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning
在Coursera上，《机器学习数学：线性代数》是一门深入探讨线性代数的课程，与机器学习和数据科学密切相关。本课程的目标是帮助学生理解线性代数的基本概念，包括向量和矩阵，以及它们在实际问题中的应用。
课程的第一模块引入了线性代数的基本概念，并讨论了它与机器学习的相关性。通过这个模块，学员将培养数学直觉，而不是单纯的代数运算。同时，课程提到许多Python可调用函数，帮助学员在理解基础的同时，实现高效的数据处理。
在第二模块中，学员将深入学习向量的相关操作，例如计算向量的模长、向量间的夹角（内积）以及向量投影等，从而了解如何利用基向量来达到线性无关的状态。
接下来的模块将重点放在矩阵上，包括如何用矩阵作为工具来解决线性代数问题，以及如何利用矩阵转化向量。此外，将介绍矩阵的逆与行列式的概念，以及如何识别不可逆的特例。这一部分将帮助学员理解矩阵在数据变换中的作用。
特别的，课程的最后模块涵盖了特征值和特征向量的内容，这些概念在数据分析中特别重要。学生会学习如何应用特征值和特征向量来理解Google页面评级算法，并通过代码实现这些理论。
总之，这门课程不仅提供了扎实的理论基础，还通过实践操作来增强学生的理解。适合希望掌握机器学习基础的学生，从而为数据科学的进一步学习奠定坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning