Mathematische Matrixmethoden bilden die Grundlage der meisten Methoden des maschinellen Lernens und der Datenanalyse von Tabellendaten. Lernen Sie die Grundlagen der Matrixmethoden kennen, einschließlich der Matrix-Matrix-Multiplikation, der Lösung linearer Gleichungen, der Orthogonalität und der besten Annäherung der kleinsten Quadrate. Entdecken Sie die Singulärwertzerlegung, die eine grundlegende Rolle bei der Dimensionalitätsreduktion, der Hauptkomponentenanalyse und der Rauschunterdrückung spielt. Optionale Beispiele mit Python dienen zur Veranschaulichung der Konzepte und ermöglichen es dem Lernenden, mit den Algorithmen zu experimentieren.



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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
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Bewertungen von Lernenden
248 Bewertungen
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Geprüft am 1. Juni 2020
Very good course, the questions are really challenging...
Geprüft am 1. Sep. 2022
This has been a helpful course. I had the chance to learn about practical applications of matrices.
Geprüft am 27. Dez. 2020
Succinct, informative, efficient. Thank you, Dr. Boley.

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