Efter att ha gått de här kurserna känner jag mig trygg med att skapa professionella visualiseringar och dashboards
Shoebur RahmanInköpsspecialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Linjär algebra är en av de viktigaste verktygslådorna inom tillämpad matematik och datavetenskap. I den här kursen lär du dig att arbeta med vektorer och matriser, lösa matris-vektorekvationer, utföra egensvärdes- och egenvektorsanalyser samt använda principalkomponentanalys för dimensionsreduktion på verkliga datamängder. Alla analyser genomförs i R, ett av världens mest populära programmeringsspråk.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion till linjär algebra
I det här kapitlet lär du dig om de centrala objekten inom linjär algebra, till exempel vektorer och matriser. Du får förståelse för varför de är viktiga och hur de samverkar med varandra.
- Motivationer50 XP
- Skapa vektorer i R100 XP
- Vektorernas algebra100 XP
- Skapa matriser i R100 XP
- Matris-vektoroperationer50 XP
- Kompatibilitet mellan matris och vektor50 XP
- Matrismultiplikation som en transformation100 XP
- Reflektioner100 XP
- Matris-matrisberäkningar50 XP
- Kompatibilitet vid matrismultiplikation50 XP
- Matrixmultiplikation – ordningen spelar roll100 XP
- Introduktion till matriser och inversen100 XP
2
Matris-vektorekvationer
Många maskininlärningsalgoritmer kan i grunden reduceras till att lösa en matris-vektorekvation. I det här kapitlet lär du dig vad matris-vektorekvationer syftar till och hur du löser dem i R.
3
Egenvärden och egenvektorer
Matrisoperationer kan vara komplexa. Egensvärdes- och egenvektorsanalyser låter dig bryta ned dessa operationer i enklare delar – till nytta inom till exempel bildigenkänning och genomanalys.
4
Principalkomponentanalys
"Stordata" är ett genomgående inslag i datavetenskap och dess tillämpningar. Redundans i dessa datamängder kan dock ställa till problem. I det här kapitlet lär du dig om principalkomponentanalys och hur den kan användas för dimensionsreduktion.
R
Linjär algebra för datavetenskap i R
Kurs
slutförd
