このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

初級レベル

約22時間で修了

推奨:5 weeks of study, 2-5 hours/week...

英語

字幕:英語
User
このCourseを受講している学習者は
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Biostatisticians
  • Data Analysts
  • Software Engineers

習得するスキル

Eigenvalues And EigenvectorsBasis (Linear Algebra)Transformation MatrixLinear Algebra
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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Introduction to Linear Algebra and to Mathematics for Machine Learning

5件のビデオ (合計28分), 4 readings, 3 quizzes
5件のビデオ
Motivations for linear algebra3 分
Getting a handle on vectors9 分
Operations with vectors11 分
Summary1 分
4件の学習用教材
About Imperial College & the team5 分
How to be successful in this course5 分
Grading policy5 分
Additional readings & helpful references10 分
3の練習問題
Exploring parameter space20 分
Solving some simultaneous equations15 分
Doing some vector operations14 分
2
2時間で修了

Vectors are objects that move around space

8件のビデオ (合計44分), 4 quizzes
8件のビデオ
Modulus & inner product10 分
Cosine & dot product5 分
Projection6 分
Changing basis11 分
Basis, vector space, and linear independence4 分
Applications of changing basis3 分
Summary1 分
4の練習問題
Dot product of vectors15 分
Changing basis15 分
Linear dependency of a set of vectors15 分
Vector operations assessment15 分
3
3時間で修了

Matrices in Linear Algebra: Objects that operate on Vectors

8件のビデオ (合計57分), 3 quizzes
8件のビデオ
How matrices transform space5 分
Types of matrix transformation8 分
Composition or combination of matrix transformations8 分
Solving the apples and bananas problem: Gaussian elimination8 分
Going from Gaussian elimination to finding the inverse matrix8 分
Determinants and inverses10 分
Summary59
2の練習問題
Using matrices to make transformations12 分
Solving linear equations using the inverse matrix16 分
4
6時間で修了

Matrices make linear mappings

6件のビデオ (合計53分), 4 quizzes
6件のビデオ
Matrices changing basis11 分
Doing a transformation in a changed basis4 分
Orthogonal matrices6 分
The Gram–Schmidt process6 分
Example: Reflecting in a plane14 分
2の練習問題
Non-square matrix multiplication20 分
Example: Using non-square matrices to do a projection12 分
4.7
677件のレビューChevron Right

34%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

33%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra からの人気レビュー

by ECSep 10th 2019

Excellent review of Linear Algebra even for those who have taken it at school. Handwriting of the first instructor wasn't always legible, but wasn't too bad. Second instructor's handwriting is better.

by NSDec 23rd 2018

Professors teaches in so much friendly manner. This is beginner level course. Don't expect you will dive deep inside the Linear Algebra. But the foundation will become solid if you attend this course.

講師

Avatar

David Dye

Professor of Metallurgy
Department of Materials
Avatar

Samuel J. Cooper

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
Avatar

A. Freddie Page

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering

インペリアル・カレッジ・ロンドン(Imperial College London)について

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

機械学習のための数学専門講座について

For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require basic Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning....
機械学習のための数学

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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