课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
线性代数在机器学习和数据科学中扮演着至关重要的角色，Coursera平台上的《机器学习与数据科学的线性代数》课程为学习者提供了深入了解这一领域的机会。课程内容设计非常合理，分为四个主要模块，每个模块都注重理论与实践的结合。
在第一周，我们学习了线性方程组的系统，通过方程组的变换来理解矩阵的生成过程。这一基础知识对后续学习至关重要。
第二周集中在求解线性方程组的方法，包括消元法和行阶梯形形式。同时，我们也了解了矩阵的一个重要特性——秩，尤其是在计算机视觉中的应用。
第三周，我们深入探讨了向量和线性变换，学习了向量的性质和操作。线性变换的概念为神经网络的工作原理提供了坚实的基础，使得学习者能够直观地理解数据的变化过程。
最后一周，我们聚焦于行列式和特征值与特征向量。行列式的几何意义及其计算方式为我们的学习增添了深度，而特征值和特征向量的概念则是机器学习中降维的核心。这一部分的学习让我们意识到，抽象的数学概念在实际应用中的重要性。
总的来说，这门课程不仅为我们提供了坚实的数学基础，而且帮助我们理解了这些数学工具在机器学习中的实际应用，是每位希望在这一领域深耕的学习者不可或缺的课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra