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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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    G

    Google

    Build Wireframes and Low-Fidelity Prototypes

    您将获得的技能: Storyboarding, Wireframing, Information Architecture, Figma (Design Software), User Story, User Experience Design, User Centered Design, Prototyping, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Usability, Mockups, Persona (User Experience), User Flows

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    9551 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    定量建模基础

    您将获得的技能: 回归分析, 风险分析, 模拟和模拟软件, 业务建模, 商业分析, 工艺优化, 预测, 统计建模, 概率, 预测分析, 数学建模, 词汇

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    9309 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    商业统计与分析

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 统计分析, 回归分析, 商业分析, 概率分布, 微软Excel, 统计, 统计方法, 电子表格软件, 统计推理, 统计建模, 透视表和图表, 制图, 数据展示, Excel 公式, 数据分析, 统计假设检验, 样本量的确定

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Georgia Institute of Technology

    线性电路 1: 直流分析

    您将获得的技能: 物理学, 电子产品, 电子元件, 工程分析, 电气系统, 电子系统, 示意图, 电气工程, 工程计算, 基本电气系统

    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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    K

    Koç University

    Doğrusal Cebir I: Uzaylar ve İşlemciler / Linear Algebra I: Spaces and Operators

    您将获得的技能: Linear Algebra, Applied Mathematics, Algebra, Calculus, Advanced Mathematics, Differential Equations, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    43 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Georgia Institute of Technology

    线性电路 2:交流分析

    您将获得的技能: 电子产品, 电力电子, 工程分析, 电气工程, 电子元件, 电力系统, 电子系统, 电力, 基本电气系统, 工程计算

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    767 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 统计分析, 探索性数据分析, 概率与统计, 机器学习, 数据操作, 数据科学, 数据访问, 数据质量, 统计推理, 功能工程, 数据分析, 数据清理, 人工智能, 统计假设检验, Pandas(Python 软件包), 数据转换, Jupyter

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2475 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    回归模型

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计分析, 回归分析, 统计建模, 相关性分析, 预测建模, 统计方法, 统计推理, 数据分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    3373 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I
    U
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    您将获得的技能: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Presentation, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    12万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    神经网络与深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 微积分, 监督学习, 深度学习, 计算机视觉, Python 程序设计, 线性代数, 人工智能, 人工神经网络

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师微分方程

    您将获得的技能: 应用数学, 数值分析, 衍生产品, 微积分, 振动, 积分微积分, 工程分析, 微分方程, 线性代数, 电气工程, 高等数学, 数学建模

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 商业人工智能基础

    您将获得的技能: 商业智能, 企业架构, 数据架构, 企业战略, 管理团队, 数字化转型, 数据驱动的决策制定, 信息架构, 云计算, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 数据科学, 大数据, 自然语言处理, 数据扫盲, 业务流程自动化, 战略决策, 数据分析, 数据挖掘, 内容创作

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

与 linear algebra 相关的搜索

linear algebra for machine learning and data science
linear algebra: linear systems and matrix equations
linear algebra basics
linear algebra from elementary to advanced
linear algebra: matrix algebra, determinants, & eigenvectors
linear algebra and regression fundamentals for data science
linear algebra for machine learning & ai
linear algebra: orthogonality and diagonalization
1…678…63

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear algebra 课程

  • Build Wireframes and Low-Fidelity Prototypes: Google
  • 定量建模基础: University of Pennsylvania
  • 商业统计与分析: Rice University
  • 线性电路 1: 直流分析: Georgia Institute of Technology
  • Doğrusal Cebir I: Uzaylar ve İşlemciler / Linear Algebra I: Spaces and Operators: Koç University
  • 线性电路 2:交流分析: Georgia Institute of Technology
  • 机器学习的探索性数据分析: IBM
  • 回归模型: Johns Hopkins University
  • Data Science Foundations: IBM
  • 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI

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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