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.
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 27,503
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 4 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 4 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Миннесотский университет
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.
Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
Matrices as Mathematical Objects
1 ч. на завершение
3 видео ((всего 11 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
2 материала для самостоятельного изучения
Vector and Matrix operations30мин
Matrix Multiplication10мин
3 практических упражнения
Matrix8мин
Linear combinations
Matrix Combinations
1 ч. на завершение
Matrix Multiplication and other Operations
1 ч. на завершение
3 видео ((всего 14 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Matrix Transpose5мин
Supplement: Matrix Transpose in Python4мин
2 материала для самостоятельного изучения
Matrix Arithmetic10мин
Matrix Transpose10мин
3 практических упражнения
Matrix Operations4мин
Matrix Transpose4мин
Matrix Multiplication and Other Operations
1 ч. на завершение
Systems of Linear Equations
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 15 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
4 видео
Solution of Linear Equations via Elimination2мин
LU Decomposition: Matrix is a Product of Simple Matrices5мин
Supplement: Solve Linear Equations in Python2мин
3 материала для самостоятельного изучения
Systems of Linear Equations10мин
Gaussian Elimination Algorithm10мин
LU Decomposition10мин
4 практических упражнения
Systems of Linear Equations
Solution of Linear Equations via Elimination
LU Decomposition
Systems of linear equations
1 ч. на завершение
Linear Least Squares
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 16 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
4 видео
Linear Least Squares: Best Approximation3мин
Least Distance -> Orthogonality -> Normal Equations4мин
Example: Approximate Curve Fitting4мин
2 материала для самостоятельного изучения
Orthogonality and the Inner Product10мин
Linear Least Squares10мин
5 практических упражнений
Orthogonality and Inner Product
Linear Least Squares
Normal equations4мин
Approximate Curve Fitting4мин
Linear Least Squares
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе MATRIX METHODS
от партнера TT17 мая 2020 г.
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.
от партнера DB17 нояб. 2019 г.
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.
от партнера M20 апр. 2020 г.
Its a very good experience for me and it helps me to learn new topics and known new matters. Thank You Coursera.
от партнера DK25 июля 2020 г.
Course is well designed and gives application knowledge of matrices and decomlosition of matrix by SVD method.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
