À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

35%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

34%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 19 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Eigenvalues And EigenvectorsBasis (Linear Algebra)Transformation MatrixLinear Algebra

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Offert par

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Imperial College London

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up91%(26,149 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Introduction to Linear Algebra and to Mathematics for Machine Learning

2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 28 min), 4 lectures, 3 quiz
5 vidéos
Motivations for linear algebra3 min
Getting a handle on vectors9 min
Operations with vectors11 min
Summary1 min
4 lectures
About Imperial College & the team5 min
How to be successful in this course5 min
Grading policy5 min
Additional readings & helpful references10 min
3 exercices pour s'entraîner
Exploring parameter space20 min
Solving some simultaneous equations15 min
Doing some vector operations30 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Vectors are objects that move around space

2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 44 min)
8 vidéos
Modulus & inner product10 min
Cosine & dot product5 min
Projection6 min
Changing basis11 min
Basis, vector space, and linear independence4 min
Applications of changing basis3 min
Summary1 min
4 exercices pour s'entraîner
Dot product of vectors15 min
Changing basis15 min
Linear dependency of a set of vectors15 min
Vector operations assessment15 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Matrices in Linear Algebra: Objects that operate on Vectors

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 57 min)
8 vidéos
How matrices transform space5 min
Types of matrix transformation8 min
Composition or combination of matrix transformations8 min
Solving the apples and bananas problem: Gaussian elimination8 min
Going from Gaussian elimination to finding the inverse matrix8 min
Determinants and inverses10 min
Summary59s
2 exercices pour s'entraîner
Using matrices to make transformations30 min
Solving linear equations using the inverse matrix30 min
Semaine
4

Semaine 4

7 heures pour terminer

Matrices make linear mappings

7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 53 min)
6 vidéos
Matrices changing basis11 min
Doing a transformation in a changed basis4 min
Orthogonal matrices6 min
The Gram–Schmidt process6 min
Example: Reflecting in a plane14 min
2 exercices pour s'entraîner
Non-square matrix multiplication20 min
Example: Using non-square matrices to do a projection30 min

Avis

Meilleurs avis pour MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING: LINEAR ALGEBRA

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À propos du Spécialisation Mathématiques pour l'apprentissage automatique

For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning....
Mathématiques pour l'apprentissage automatique

Foire Aux Questions

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.