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  • Linear Algebra

线性代数课程

线性代数课程可以帮助您学习 Vector 空间、矩阵运算、特征值和线性变换。您可以掌握解方程组、执行降维以及将概念应用于数据分析和机器学习的技能。许多课程都会介绍 MATLAB、NumPy 等 Python 库和计算数学软件等工具,这些工具支持在各种应用(包括人工智能和 AI 驱动模型)中实现算法和 Data Visualization。


热门线性代数课程和认证


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    Q

    Queen Mary University of London

    市场调查

    您将获得的技能: 市场调查, 定量研究, 数据收集, 相关性分析, 提案制定, 统计分析, 研究设计, 创建调查, 分析, 研究, 研究方法, 调查, 科学与研究, 定性研究, 焦点小组, 市场分析, 回归分析, 数据分析, 研究报告, 统计假设检验

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    757 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado System

    经典密码系统与核心概念

    您将获得的技能: 数据完整性, 密码学, Encryption, 网络安全, 公钥加密标准(PKCS), 暴力攻击

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    425 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据科学, NumPy, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 机器学习算法, 分类算法, 机器学习, 数据预处理, 功能工程, 应用机器学习, 随机森林算法, 性能调整, 逻辑回归, 回归分析, 数据分析, 监督学习, 模型评估

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    使用谷歌云的计算机视觉基础

    您将获得的技能: 迁移学习, Google 云端平台, 计算机视觉, 分类算法, 深度学习, 功能工程, 人工神经网络, 应用机器学习, 数据预处理, 模型评估, 张力流, 卷积神经网络, 图像分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门

    您将获得的技能: 数学建模, 应用数学, Python 程序设计, 模拟, 数值分析, 有限元方法, 工程计算, Jupyter, 分布式计算, 机械, 工程分析, 微分方程, 振动

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Increase SEO Traffic with WordPress

    您将获得的技能: WordPress, Search Engine Optimization, Blogs, Web Analytics, Web Content, Keyword Research, Information Architecture, Content Management, Marketing, Analytics, Web Design, Web Development

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    797 条评论

    高级设置 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    会计数据分析与可视化入门

    您将获得的技能: Excel 公式, 数据驱动的决策制定, Excel 宏, 数据收集, 数据展示, 数据扫盲, Tableau 软件, 商业分析, 微软Excel, 分析, 分析技能, 数据可视化软件, 数据分析, 数据架构, 散点图, 会计系统, 预测分析, 数据可视化, 会计和财务软件, 透视表和图表

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    National Taiwan University

    运筹学 (1):模型与应用

    您将获得的技能: 数学建模, 决策, Algorithm, 线性代数, 商业分析, 应用数学, 运筹学, 案例研究, 业务建模, 微软Excel, 生产规划, 制定计划, 库存管理系统, 工业工程, 运营管理, 工艺优化

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    运动表现分析

    您将获得的技能: 统计建模, 运动医学, 相关性分析, 统计分析, Scikit-learn (机器学习库), 数据清理, Python 程序设计, 运动训练, 分析, 数据处理, 数据预处理, 预防伤害, Matplotlib, 应用机器学习, 预测, 回归分析, 逻辑回归, 数据分析, 监督学习, 预测建模

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    T

    Tecnológico de Monterrey

    Conceptos y Herramientas para la Física Universitaria

    您将获得的技能: Integral Calculus, Calculus, Graphing, Mechanics, Physics, Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Linear Algebra, Trigonometry, Geometry, Derivatives

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    物理 102 - 电荷与电场

    您将获得的技能: 数学建模, 应用数学, 基本电气系统, 工程计算, 微积分, 物理学, 解决问题, 机械, 三角法, 电磁学, 电气工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    Scala 中的函数式编程 Capstone

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 热图, Apache Spark, 数据转换, 可视化(计算机制图), Scala 编程, 空间数据分析, 数据处理, 实时数据, 用户界面(UI), 大数据, 地理空间信息与技术, 数据操作, 地理空间制图

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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linear algebra: linear systems and matrix equations
linear algebra basics
linear algebra from elementary to advanced
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linear algebra: orthogonality and diagonalization
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linear algebra for machine learning & ai
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总之,以下是 10 最受欢迎的 linear algebra 课程

  • 市场调查: Queen Mary University of London
  • 经典密码系统与核心概念: University of Colorado System
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 使用谷歌云的计算机视觉基础: Google Cloud
  • 计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门: Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
  • Increase SEO Traffic with WordPress: Coursera
  • 会计数据分析与可视化入门: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 运筹学 (1):模型与应用: National Taiwan University
  • 运动表现分析: University of Michigan
  • Conceptos y Herramientas para la Física Universitaria: Tecnológico de Monterrey

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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