कोर्स
Linear Algebra for Data Science in R
मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 08/2022
RProbability & Statistics4 घंटे15 वीडियो56 अभ्यास4,000 XP21,038उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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पूर्व आवश्यकताएं
Introduction to R1
Introduction to Linear Algebra
In this chapter, you will learn about the key objects in linear algebra, such as vectors and matrices. You will understand why they are important and how they interact with each other.
2
Matrix-Vector Equations
Many machine learning algorithms boil down to solving a matrix-vector equation. In this chapter, you learn what matrix-vector equations are trying to accomplish and how to solve them in R.
3
Eigenvalues and Eigenvectors
Matrix operations are complex. Eigenvalue/eigenvector analyses allow you
to decompose these operations into simpler ones for the sake of image recognition, genomic analysis, and more!
4
Principal Component Analysis
“Big Data” is ubiquitous in data science and its applications. However, redundancy in these datasets can be problematic. In this chapter, we learn about principal component analysis and how it can be used in dimension reduction.
Linear Algebra for Data Science in R
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