课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
课程简介
在当今数据驱动的时代，掌握机器学习和数据科学所需的数学基础是至关重要的。《机器学习与数据科学的线性代数》这门课程正是为了帮助学习者掌握这一基础知识。通过学习这门课程，你将能够理解并运用向量和矩阵的表示，进一步探索它们在机器学习中的应用。
学习成果
完成本课程后，学习者将能够：
- 将数据表示为向量和矩阵，并利用奇异性、秩和线性独立性等概念识别它们的属性。
- 应用常见的向量和矩阵代数运算，如点积、逆矩阵和行列式。
- 将某些类型的矩阵运算表示为线性变换。
- 将特征值和特征向量的概念应用于机器学习问题。
课程大纲
该课程分为四个主要周：
- 第一周：线性方程组 – 学习矩阵是如何从方程组中自然出现的，以及如何将特定的矩阵属性与方程组操作联系起来。
- 第二周：求解线性方程组 – 学习使用消元法和行阶梯形来求解线性方程组，并探讨矩阵的秩这一重要属性。
- 第三周：向量与线性变换 – 探索数据实例如何通过向量表示，以及了解线性变换、矩阵的逆和矩阵乘法的重要性。
- 第四周：行列式与特征向量 – 深入了解行列式，并学习如何计算矩阵的行列式和特征值、特征向量在降维中的应用。
推荐理由
这门课程不仅适合机器学习和数据科学的初学者，还给那些希望深化数学知识的专业人士提供了扎实的基础。课程内容深入浅出，讲师通过生动的例子和直观的解释使复杂的数学概念变得易于理解。同时，课程提供了丰富的练习和项目，帮助学习者将理论知识应用于实际问题。
如果你想在机器学习领域提升自己的技能，《机器学习与数据科学的线性代数》绝对是你不可错过的课程。让我们一起开启这段数学与智能的旅程吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra