Les méthodes mathématiques matricielles sont à la base de la plupart des méthodes d'apprentissage automatique et d'analyse de données tabulaires. Apprenez les bases des méthodes matricielles, y compris la multiplication matrice-matrice, la résolution d'équations linéaires, l'orthogonalité et la meilleure approximation des moindres carrés. Découvrez la décomposition en valeurs singulières qui joue un rôle fondamental dans la réduction de la dimensionnalité, l'analyse en composantes principales et la réduction du bruit. Des exemples optionnels utilisant Python sont utilisés pour illustrer les concepts et permettre à l'apprenant d'expérimenter les algorithmes.
Méthodes matricielles
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
249 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Solution Design
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Applied Machine Learning
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Larry W.
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Avis des étudiants
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JD
Révisé le 31 mai 2020
Very good course, the questions are really challenging...
M
Révisé le 20 avr. 2020
Its a very good experience for me and it helps me to learn new topics and known new matters.Thank You Coursera.
LF
Révisé le 26 déc. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.
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