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课程介绍
线性代数是应用数学和数据科学中最重要的工具之一。在本课程中，您将学习如何处理向量和矩阵，求解矩阵-向量方程，进行特征值/特征向量分析，并使用主成分分析在真实数据集上完成降维。所有分析都将在 R（全球最流行的编程语言之一）中完成。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
线性代数入门
在本章中，您将学习线性代数中的关键对象，例如向量和矩阵。您将理解它们为何重要，以及它们之间如何相互作用。
2
矩阵-向量方程
许多机器学习算法本质上都可归结为求解矩阵-向量方程。在本章中，您将了解矩阵-向量方程要解决的目标，以及如何在 R 中求解它们。
3
特征值与特征向量
矩阵运算往往很复杂。特征值/特征向量分析可以将这些运算分解为更简单的步骤，用于图像识别、基因组分析等任务。
4
主成分分析
"大数据"在数据科学及其应用中无处不在。然而，这些数据集中往往存在冗余，可能带来问题。在本章中，我们将学习主成分分析，以及如何用它进行降维。
R
R 数据科学的线性代数
课程完成
