この専門講座について

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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.
受講生の就業成果
47%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
約4か月で修了
推奨4時間/週
英語
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この専門講座には3コースあります。

コース1

コース 1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
8,413件の評価
1,703件のレビュー
コース2

コース 2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
4,030件の評価
716件のレビュー
コース3

コース 3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
2,171件の評価
536件のレビュー

提供:

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

よくある質問

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。