Mathematical Matrix Methods lie at the root of most methods of machine learning and data analysis of tabular data. Learn the basics of Matrix Methods, including matrix-matrix multiplication, solving linear equations, orthogonality, and best least squares approximation. Discover the Singular Value Decomposition that plays a fundamental role in dimensionality reduction, Principal Component Analysis, and noise reduction. Optional examples using Python are used to illustrate the concepts and allow the learner to experiment with the algorithms.
Offert par
Matrix Methods
Université du MinnesotaÀ propos de ce cours
6,672 consultations récentes
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Approx. 7 heures pour terminer
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Sous-titres : Français, Portugais (européen), Russe, Anglais, Espagnol
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Offert par
Université du Minnesota
The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Matrices as Mathematical Objects
1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 11 min), 2 lectures, 3 quiz
2 heures pour terminer
Matrix Multiplication and other Operations
2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 14 min), 2 lectures, 3 quiz
1 heure pour terminer
Systems of Linear Equations
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 15 min), 3 lectures, 4 quiz
2 heures pour terminer
Linear Least Squares
2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 16 min), 2 lectures, 5 quiz
Avis
Meilleurs avis pour MATRIX METHODS
par TT17 mai 2020
This Course content is very good and has good real-time examples. However, the Instructor should add a few videos on SVD, Maximum dilation, and Shrinkage and Direction of Maximum Dilation.
par DB17 nov. 2019
Pros and cons. Sometimes it's hard to find in this course needed information to solve Assignments.\n\nBut you have to dig deeper from outside sources.
par MP16 août 2020
Thank you so much for giving me this opportunity to learn about matrix methods. This is helpful for my career and it is useful to all the beginners.
par M20 avr. 2020
Its a very good experience for me and it helps me to learn new topics and known new matters. Thank You Coursera.
Foire Aux Questions
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