Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 21 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • 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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von

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Indian Institute of Technology Roorkee

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
Woche 1
20 Minuten zum Abschließen

Getting Started with the Course

20 Minuten zum Abschließen
1 Lektüre
Woche
2
Woche 2
3 Stunden zum Abschließen

Vector Space

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 54 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
Woche
3
Woche 3
5 Stunden zum Abschließen

Linear Transformations and Eigenvalues

5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
Woche
4
Woche 4
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

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.