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  • Linear Algebra

线性代数课程

线性代数课程可以帮助您学习 Vector 空间、矩阵运算、特征值和线性变换。您可以掌握解方程组、执行降维以及将概念应用于数据分析和机器学习的技能。许多课程都会介绍 MATLAB、NumPy 等 Python 库和计算数学软件等工具,这些工具支持在各种应用(包括人工智能和 AI 驱动模型)中实现算法和 Data Visualization。


热门线性代数课程和认证


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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Graph Theory, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    212 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, Algorithm, 机器学习算法, 数据操作, 线性代数, 数据科学, NumPy, 应用数学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • T

    The University of Sydney

    Introduction to Linear Algebra

    您将获得的技能: Linear Algebra, Markov Model, Geometry, Arithmetic, Algebra, General Mathematics, Advanced Mathematics, Probability, Mathematics and Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Statistical Methods, Engineering Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    36 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 数据操作, 线性代数, 数据科学, 数学建模, 数据转换, 降维, NumPy, 应用数学, Machine Learning 方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2259 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors

    您将获得的技能: Linear Algebra, Applied Mathematics, Algebra, Advanced Mathematics, Graph Theory, Geometry, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    76 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra: Linear Systems and Matrix Equations

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Applied Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Geometry

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 回归分析, Algorithm, 数据操作, 线性代数, 机器学习算法, 统计分析, 统计, 微积分, 数据科学, 人工神经网络, NumPy, 概率与统计, 降维, 应用数学, Jupyter, 衍生产品, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

    您将获得的技能: Linear Algebra, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Mathematics, Numerical Analysis, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Dimensionality Reduction, Data Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 描述性统计, 机器学习, A/B 测试, 贝叶斯统计, 统计分析, 线性代数, 概率分布, 微积分, 统计推理, 数据转换, 数学建模, 概率与统计, 统计假设检验, NumPy, 概率, 应用数学, 降维, 抽样(统计), Machine Learning 方法, 数值分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师的矩阵代数

    您将获得的技能: 线性代数, 工程分析, 算术, 工程计算, 计算逻辑, 应用数学, 代数, 高等数学, 普通数学

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    4614 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学的基本线性代数

    您将获得的技能: 数据科学, 线性代数, 数据分析, 统计方法, 应用数学, 代数, 数值分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    183 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    代数初级到高级

    您将获得的技能: 概率与统计, 数学建模, 几何学, 制图, 算术, 应用数学, 分析技能, 代数, 高等数学, 普通数学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    777 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

与 linear algebra 相关的搜索

linear algebra for machine learning and data science
linear algebra: linear systems and matrix equations
linear algebra from elementary to advanced
linear algebra basics
linear algebra: matrix algebra, determinants, & eigenvectors
linear algebra and regression fundamentals for data science
linear algebra for machine learning & ai
linear algebra: orthogonality and diagonalization
1234…64

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear algebra 课程

  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • Introduction to Linear Algebra: The University of Sydney
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors: Johns Hopkins University
  • Linear Algebra: Linear Systems and Matrix Equations: Johns Hopkins University
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • Linear Algebra for Machine Learning & AI: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 工程师的矩阵代数: The Hong Kong University of Science and Technology

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 线性代数 的常见问题

线性代数是数学的核心分支,主要研究向量空间、线性方程、矩阵和线性变换之间的相互作用。 线性代数与基础代数类似,但它不是寻找单个数字之间的相关性,而是寻求标量(温度、质量、体积、速度)与矢量(数字列表)之间的线性关系。 线性代数对于数据分析领域和计算机软件领域的任何工作都非常重要,因为它建立在数学逻辑和积木关系之上。 ‎

学习线性代数非常重要,它能让我们更清楚、更直观地了解数学算法的真正工作原理。 这些知识可以帮助您更有逻辑地思考项目,并将线性代数原理应用到您可能正在开展的机器学习项目中。 总之,掌握线性代数知识可以帮助你学习数据分析、机器学习和数学理论的基础知识。 ‎

使用线性代数知识的典型职业包括物理和科学、数据分析、技术运营和管理、机器学习和代数教学等领域的工作。 随着数据系统将世界连接得越来越紧密,所有这些职业的需求量都很大。 ‎

想要提高团队的线性代数技能?Coursera 为 5-125 人的团队提供量身定制的企业解决方案。我们的产品包括高级分析、定制学习路径和协作工具。要了解我们的线性代数培训选项并进行购买,请访问我们的Coursera for Teams页面。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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