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강의

R로 배우는 데이터 과학을 위한 선형대수

중급기술 수준

업데이트됨 2022. 8.

데이터 과학을 떠받치는 핵심 수학 분야인 선형대수를 소개합니다.

무료로 강의 시작

RProbability & Statistics

4시간

15 동영상

56 연습 문제

4,000 XP

21,021

성취 증명서

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팀을 교육하시나요?

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강의 설명

선형대수는 응용수학과 데이터 과학에서 가장 중요한 도구 모음 중 하나입니다. 이 강의에서는 벡터와 행렬을 다루고, 행렬-벡터 방정식을 풀고, 고유값/고유벡터 분석을 수행하며, 주성분 분석을 통해 실제 데이터셋의 차원을 축소하는 방법을 배웁니다. 모든 분석은 전 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 R로 진행합니다.

선수 조건

Introduction to R

1

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.

Motivations

Creating Vectors in R

The Algebra of Vectors

Creating Matrices in R

Matrix-Vector Operations

Matrix-Vector Compatibility

Matrix Multiplication as a Transformation

Reflections

Matrix-Matrix Calculations

Matrix Multiplication Compatibility

Matrix Multiplication - Order Matters

Intro to The Matrix Inverse

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.

Motivation for Solving Matrix-Vector Equations

The Meaning of Ax = b

Exploring WNBA Data

Matrix-Vector Equations - Some Theory

Why is a Matrix Not Invertible?

Understanding a Linear System's Three Outcomes

Understanding the Massey Matrix

Adjusting the Massey Matrix

Inverting the Massey Matrix

Solving Matrix-Vector Equations

An Analogy with Regular Algebra

2017 WNBA Ratings!

Who Was the Champion?

Other Considerations for Matrix-Vector Equations

Other Methods for Matrix-Vector Equations

Alternatives to the Regular Matrix Inverse

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!

Intro to Eigenvalues and Eigenvectors

Interpreting Scalar Multiplication

Scaling Different Axes

Definition of Eigenvalues and Eigenvectors

Why "Eigen"?

Finding Eigenvalues in R

Scalar Multiplies of Eigenvectors are Eigenvectors

Computing Eigenvalues and Eigenvectors in R

How Many Eigenvalues?

Verifying the Math on Eigenvalues

Computing Eigenvectors in R

Some More on Eigenvalues and Eigenvectors

Eigenvalue Ordering

Markov Models for Allele Frequencies

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.

Intro to the Idea of PCA

What Does "Big Data" Mean?

Finding Redundancies

The Linear Algebra Behind PCA

Covariance Explored

Standardizing Your Data

Variance/Covariance Calculations

Eigenanalyses of Combine Data

Where's the Variance?

Performing PCA in R

Scaling Data Before PCA

Summarizing PCA in R

Does Subsetting Change Things?

R로 배우는 데이터 과학을 위한 선형대수

강의
완료

수료증 획득

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