消息！025-Python中用于数据科学和机器学习的线性代数（2023）
025-LinearAlgebraforDataScience&MachineLearninginPython(2023)出版日期：05 07 2023MP4|视频：h264，128
2023-05-10025-Linear Algebra for Data Science & Machine Learning in Python (2023)
(资料图片仅供参考)
出版日期：05/07/2023
MP4 |视频：h264，1280x720 |音频：AAC，44.1 KHz，2信道
类型：电子学习|语言：英语|持续时间：150讲（9小时51米）|大小：2 GB
向量、矩阵、线性方程组、因子分解、特征向量、最小二乘、奇异值分解
你将学到什么
线性代数基础
向量和矩阵的应用及其在Python中的实现
向量和矩阵运算及其在Python中的实现
求解线性方程组及其在Python中的实现
矩阵分解及其在Python中的实现
特征值的计算，特征向量
奇异值分解及其在Python中的实现
特征分解及其在Python中的实现
要求
你应该熟悉数学的基础知识
线性代数概念的所有实现都是用Python实现的，因此熟悉Python将是一个额外的优势
描述
本课程将帮助您理解数据科学和机器学习背后的线性代数和数学。线性代数是数据科学和机器学习的基础部分。本课程包括线性代数的每个主题+线性代数概念或主题的代码或实现。本课程有很多主题。课程开始：我们讨论了什么是线性代数以及为什么我们需要线性代数。然后我们继续学习Python入门，在那里你将学习如何设置Python环境的所有知识，这样你就可以很容易地获得实践经验。然后我们将了解本课程的精髓；矢量&；矢量矩阵运算&；线性方程的矩阵行列式和逆解系统的运算范数&；基向量线性无关矩阵分解正交特征值和特征向量奇异值分解（SVD）再次，在每一节中，除了线性代数的理论概念外，你都会找到Python代码演示和解决的问题。你还将学习如何使用Python的numpy库，该库包含许多用于矩阵计算和解决线性代数问题的函数。所以，让我们开始吧…。
这门课是为谁准备的
任何好奇线性代数如何在机器学习中使用的人
任何想了解数据科学背后的数学和线性代数的人
任何想为机器学习技术的部署奠定基础的人
链接：https://pan.baidu.com/s/1BHZKgHLjMe26NKTkxweB0w
