Machine learning and data science are the most popular topics of research nowadays. They are applied in all the areas of engineering and sciences. Various machine learning tools provide a data-driven solution to various real-life problems. Basic knowledge of linear algebra is necessary to develop new algorithms for machine learning and data science. In this course, you will learn about the mathematical concepts related to linear algebra, which include vector spaces, subspaces, linear span, basis, and dimension. It also covers linear transformation, rank and nullity of a linear transformation, eigenvalues, eigenvectors, and diagonalization of matrices. The concepts of singular value decomposition, inner product space, and norm of vectors and matrices further enrich the course contents.
von
Linear Algebra Basics
Indian Institute of Technology RoorkeeÜber diesen Kurs
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Describe the vector spaces, vector subspaces, basis, and dimension of a vector space.
Explain the linear transformations defined on vector spaces and eigenvalues and eigenvector of a matrix, symmetric and skew-symmetric matrices.
Explain diagonalizable matrices, their applications and the inner product, and the norm of vectors and matrices.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Data Science
- Machine Learning
- Mathematics
- Linear Algebra
- Machine Learning (ML) Algorithms
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
20 Minuten zum Abschließen
Getting Started with the Course
20 Minuten zum Abschließen
1 Lektüre
3 Stunden zum Abschließen
Vector Space
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 54 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Linear Transformations and Eigenvalues
5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Diagonalizable Matrices and Their Applications
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 52 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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