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Schulungsübersicht
Einführung in die Lineare Algebra
Warum Sie Ihre Kenntnisse der linearen Algebra für Machine Learning verbessern sollten
Erlernen der Notationen der Linearen Algebra
Verstehen von Vektoren
- Vektoreigenschaften und Merkmale
- Durchführen von Vektoroperationen
Verstehen von Matrizen
- Matrix Eigenschaften und Merkmale
- Durchführen von Matrix Operationen und Transformationen
- Arbeiten mit speziellen Matrizen
Lineare Systeme lösen
- Darstellung von Problemen als lineare Systeme
- Lineare Systeme lösen
Lineare Zuordnungen mit Matrizen
- Orthogonale Matrizen
- Das Gram-Schmidt-Verfahren
Spiegeln und Manipulieren von Bildern mit Matrizen
Verstehen von Eigenwerten und Eigenvektoren und ihre Anwendung auf Datenprobleme
Untersuchung des PageRank-Algorithmus von Google mit Eigenwerten und Eigenvektoren
Verständnis der Hauptkomponentenanalyse (PCA) für Machine Learning
Verstehen der linearen Regression für Machine Learning
Projekt: Lösen eines Machine Learning-Problems mit linearer Algebra
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Grundlegende Erfahrung oder Vertrautheit mit maschinellem Lernen
- Grundlegende Programmiererfahrung
14 Stunden