After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Algebra liniară reprezintă unul dintre cele mai importante seturi de instrumente din matematica aplicată și știința datelor. În acest curs, vei învăța să lucrezi cu vectori și matrice, să rezolvi ecuații matrice-vector, să efectuezi analize de valori proprii/vectori proprii și să folosești analiza componentelor principale pentru reducerea dimensionalității pe seturi de date reale. Toate analizele vor fi realizate în R, unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în algebra liniară
În acest capitol, vei învăța despre obiectele fundamentale din algebra liniară, cum ar fi vectorii și matricele. Vei înțelege de ce sunt importanți și cum interacționează între ei.
- Motivații50 XP
- Crearea vectorilor în R100 XP
- Algebra vectorilor100 XP
- Crearea matricelor în R100 XP
- Operații cu matrice și vectori50 XP
- Compatibilitatea matrice-vector50 XP
- Înmulțirea matricelor ca transformare100 XP
- Reflecții100 XP
- Calcule matrice-matrice50 XP
- Compatibilitatea înmulțirii matricelor50 XP
- Înmulțirea Matricelor – Ordinea Contează100 XP
- Introducere în inversa unei matrice100 XP
2
Ecuații matrice-vector
Mulți algoritmi de învățare automată se reduc la rezolvarea unei ecuații matrice-vector. În acest capitol, vei afla ce urmăresc să rezolve ecuațiile matrice-vector și cum le poți soluționa în R.
3
Valori proprii și vectori proprii
Operațiile cu matrice pot fi complexe. Analizele de valori proprii și vectori proprii îți permit să descompui aceste operații în unele mai simple, utile în recunoașterea imaginilor, analiza genomică și multe altele!
4
Analiza componentelor principale
„Big Data" este omniprezent în știința datelor și în aplicațiile sale. Totuși, redundanța din aceste seturi de date poate deveni o problemă. În acest capitol, vom explora analiza componentelor principale și modul în care poate fi utilizată pentru reducerea dimensionalității.
R
Algebră liniară pentru știința datelor în R
Curs
finalizat
