このコースについて

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受講生の就業成果

35%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

34%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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19時間で修了
英語
字幕:英語

習得するスキル

Eigenvalues And EigenvectorsBasis (Linear Algebra)Transformation MatrixLinear Algebra

受講生の就業成果

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提供:

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

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

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up91%(28,294 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Introduction to Linear Algebra and to Mathematics for Machine Learning

2時間で修了
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 operations30 分
2

2

2時間で修了

Vectors are objects that move around space

2時間で修了
8件のビデオ (合計44分)
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

3時間で修了

Matrices in Linear Algebra: Objects that operate on Vectors

3時間で修了
8件のビデオ (合計57分)
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 transformations30 分
Solving linear equations using the inverse matrix30 分
4

4

7時間で修了

Matrices make linear mappings

7時間で修了
6件のビデオ (合計53分)
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 projection30 分

レビュー

MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING: LINEAR ALGEBRA からの人気レビュー

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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 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

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。