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Struttura del corso
Introduzione all'algebra lineare
Perché dovresti migliorare le tue conoscenze di algebra lineare per Machine Learning
Imparare le notazioni di algebra lineare
Comprendere i vettori
- Proprietà e caratteristiche vettoriali
- Esecuzione di operazioni vettoriali
Informazioni sulle matrici
- Matrix Proprietà e caratteristiche
- Esecuzione di Matrix operazioni e trasformazioni
- Utilizzo di matrici speciali
Risoluzione di sistemi lineari
- Rappresentazione dei problemi come sistemi lineari
- Risoluzione di sistemi lineari
Mappature lineari con matrici
- Matrici ortogonali
- Il processo di Gram-Schmidt
Riflessione e manipolazione di immagini con matrici
Comprendere gli autovalori e gli autovettori e la loro applicazione ai problemi relativi ai dati
Esaminare l'algoritmo PageRank di Google con autovalori e autovettori
Comprendere l'analisi delle componenti principali (PCA) per Machine Learning
Informazioni sulla regressione lineare per Machine Learning
Progetto: Risolvere un Machine Learning problema con l'algebra lineare
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza di base o familiarità con l'apprendimento automatico
- Esperienza di programmazione di base
14 ore