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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, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Markov Model, Probability

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    218 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: 应用数学, NumPy, Python 程序设计, Jupyter, Algorithm, 机器学习算法, 线性代数

    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

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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: 应用数学, 机器学习, 数据操作, 降维, Machine Learning 方法, 代数, NumPy, Python 程序设计, 线性代数, 高等数学, 数学建模, 数据预处理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2291 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 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, Vector Databases, Engineering Analysis, Computational Logic

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    38 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 回归分析, 降维, 微积分, 应用数学, NumPy, 人工神经网络, Python 程序设计, 衍生产品, 功能工程, Algorithm, 高等数学, 统计, 数学建模, 机器学习算法, 数据预处理, 无监督学习, Jupyter, 线性代数

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 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, Advanced Mathematics, 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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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师的矩阵代数

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

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 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, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, 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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    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, 概率与统计, 统计分析, A/B 测试, 概率分布, 贝叶斯统计, 微积分, 数值分析, 机器学习, 抽样(统计), 应用数学, Machine Learning 方法, NumPy, 降维, 统计假设检验, 概率, 统计推理, 数据预处理, 机器学习算法, 线性代数

    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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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pittsburgh

    Linear Algebra and Regression Fundamentals for Data Science

    您将获得的技能: NumPy, Matplotlib, Linear Algebra, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Applied Mathematics, Data Visualization, Python Programming, Data Analysis, Data Science, Regression Analysis, Data Visualization Software, Mathematics and Mathematical Modeling, Probability & Statistics, Statistics, Numerical Analysis, Mathematical Modeling, Machine Learning, Computational Logic, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 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, 应用数学, 制图, 代数, 分析技能, 高等数学, 几何学, 算术, 普通数学, 数学建模

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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: orthogonality and diagonalization
linear algebra from elementary to advanced
linear algebra for ml and analytics training
linear algebra and regression fundamentals for data science
linear algebra for machine learning & ai
linear algebra for data science using python
1234…62

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

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

线性代数是数学的一个分支,主要研究向量、向量空间和线性变换。它对工程学、物理学、计算机科学和经济学等各个领域都至关重要。理解线性代数至关重要,因为它为解决线性方程组提供了基础工具,而线性方程组在数据分析、机器学习和优化问题等实际应用中非常普遍。‎

需要线性代数知识的工作多种多样,涉及多个行业。数据分析师、Machine Learning 工程师、软件开发人员和定量研究人员等职位通常要求对线性代数概念有扎实的了解。此外,金融、工程和学术界的职位也可能受益于线性代数技能,因为它们经常用于建模和解决问题。‎

要有效地学习线性代数,应重点培养几种关键技能。这些技能包括理解向量和矩阵的 Operator、掌握向量空间的概念以及能够求解线性方程。熟悉数学证明和将线性代数概念应用于实际问题的能力,尤其是在Data Science和Machine Learning 方面,也将提升您的学习体验。‎

学习线性代数的最佳在线课程包括《线性代数导论》和《使用 Python 的数据科学线性代数》专项课程。这些课程针对不同的技能水平,提供线性代数概念的实际应用,既适合初学者,也适合希望加深知识的人。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习线性代数:

  1. 免费预览 许多线性代数课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得线性代数证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习线性代数,可以从探索提供结构化内容和实际练习的在线课程开始。利用视频和测验等互动材料来强化理解。此外,还要练习解决问题,并将概念应用到实际场景中。加入学习小组或论坛还可以让您与同行讨论概念,从而增强您的学习体验。‎

线性代数课程涵盖的典型主题包括向量运算、矩阵代数、行列式、特征值和特征向量。课程还可以探讨线性代数在数据科学中的应用,如回归分析和降维。了解这些主题将为您打下线性代数及其实际应用的全面基础。‎

对于培训和提高员工技能而言,《机器学习与 AI 的线性代数》和《数据科学的线性代数与回归基础》等课程是极佳的选择。这些课程侧重于线性代数在数据驱动环境中的实际应用,因此非常适合劳动力发展。‎

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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