2024 年最新更新!机器学习和数据科学数学》(Mathematics for Machine Learning and Data Science)是由 DeepLearning.AI 创建、Luis Serrano 教授的基础在线课程。在 Machine Learning 中,你通过编程应用数学概念。因此,在本专业中,您将在动手实验练习中使用 Python 编程应用所学的数学概念。作为本专业的学习者,您需要具备基本到中级 Python 编程技能才能取得成功。 完成本课程后,您将能够: - 将数据表示为 Vector 和 Matrix,并使用奇异性、秩和线性独立性等概念识别它们的属性。
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您将学到什么
将数据表示为向量和矩阵,并使用奇异性、秩和线性独立性的概念识别其属性
应用常见的向量和矩阵代数运算,如点积、逆和行列式
将某些类型的矩阵运算表示为线性变换,并将特征值和特征向量的概念应用于机器学习问题
您将获得的技能
您将学习的工具
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

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Larry W.

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学生评论
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已于 Aug 26, 2024审阅
While people focus on teaching how to solve problems basically, It is very good to see people speak about maths like science as a concept with good visualization!. Great work guys.
已于 Feb 4, 2025审阅
Very fun intuitive way to learn Linear Algebra. Mr. Serrano gave me an understanding of what the concepts truly mean and why which I have never had before. Thank you!
已于 Jul 26, 2023审阅
This course is truly exceptional for individuals eager to strengthen their grasp of Linear Algebra concepts, paving the way for a deeper understanding of machine learning and data science.
