Mathematical Matrix Methods lie at the root of most methods of machine learning and data analysis of tabular data. Learn the basics of Matrix Methods, including matrix-matrix multiplication, solving linear equations, orthogonality, and best least squares approximation. Discover the Singular Value Decomposition that plays a fundamental role in dimensionality reduction, Principal Component Analysis, and noise reduction. Optional examples using Python are used to illustrate the concepts and allow the learner to experiment with the algorithms.
このコースについて
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中級レベル
約4時間で修了
英語
字幕：英語
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提供：
ミネソタ大学（University of Minnesota）
The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations.
シラバス - 本コースの学習内容
1時間で修了
Matrices as Mathematical Objects
1時間で修了
3件のビデオ （合計11分）, 2 readings, 3 quizzes
2件の学習用教材
Vector and Matrix operations30 分
Matrix Multiplication10 分
3の練習問題
Matrix8 分
Linear combinations
Matrix Combinations
1時間で修了
Matrix Multiplication and other Operations
1時間で修了
3件のビデオ （合計14分）, 2 readings, 3 quizzes
2件の学習用教材
Matrix Arithmetic10 分
Matrix Transpose10 分
3の練習問題
Matrix Operations4 分
Matrix Transpose4 分
Matrix Multiplication and Other Operations
1時間で修了
Systems of Linear Equations
1時間で修了
4件のビデオ （合計15分）, 3 readings, 4 quizzes
4件のビデオ
Solution of Linear Equations via Elimination2 分
LU Decomposition: Matrix is a Product of Simple Matrices5 分
Supplement: Solve Linear Equations in Python2 分
3件の学習用教材
Systems of Linear Equations10 分
Gaussian Elimination Algorithm10 分
LU Decomposition10 分
4の練習問題
Systems of Linear Equations
Solution of Linear Equations via Elimination
LU Decomposition
Systems of linear equations
1時間で修了
Linear Least Squares
1時間で修了
4件のビデオ （合計16分）, 2 readings, 5 quizzes
4件のビデオ
Linear Least Squares: Best Approximation3 分
Least Distance -> Orthogonality -> Normal Equations4 分
Example: Approximate Curve Fitting4 分
2件の学習用教材
Orthogonality and the Inner Product10 分
Linear Least Squares10 分
5の練習問題
Orthogonality and Inner Product
Linear Least Squares
Normal equations4 分
Approximate Curve Fitting4 分
Linear Least Squares
レビュー
MATRIX METHODS からの人気レビュー
TTにより2020年5月17日
This Course content is very good and has good real-time examples. However, the Instructor should add a few videos on SVD, Maximum dilation, and Shrinkage and Direction of Maximum Dilation.
DBにより2019年11月17日
Pros and cons. Sometimes it's hard to find in this course needed information to solve Assignments.\n\nBut you have to dig deeper from outside sources.
Mにより2020年4月20日
Its a very good experience for me and it helps me to learn new topics and known new matters. Thank You Coursera.
YIにより2020年6月21日
IN assignment 1 please check the question and choices . all the assignments and tutorial are excellent
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
修了証を購入する際、コースのすべての教材（採点課題を含む）にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。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。
返金ポリシーについて教えてください。
支払日から2週間後、または（開始直後のコースの場合は）コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
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。詳細。
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。
