M4ML — Линейная алгебра — 3.2 Часть 3: Композиция или сочетание матричных преобразований

Добро пожаловать на курс «Математика для машинного обучения: линейная алгебра», предлагаемый Имперским колледжем Лондона. Неделя 3, Видео 2 - Часть 3: Композиция или комбинация матричных преобразований Это видео является частью онлайн-специализации «Математика для машинного обучения» (m4ml), размещенной на платформе Coursera. Для получения дополнительной информации о курсе и доступа ко всем материалам, пожалуйста, посетите: https://www.coursera.org/specializati... Полный плейлист -    • Mathematics for Machine Learning - Linear ...   Ваши преподаватели курса: Доктор Дэвид Дай (@DavidDye9,   / daviddye9  ) Доктор Сэм Купер (@camsooper,   / camsooper  ) Если у вас есть какие-либо вопросы о курсе, пожалуйста, свяжитесь с преподавателями через Twitter. Этот курс предлагает введение в линейную алгебру, необходимую для распространенных методов машинного обучения. Мы начнем с рассмотрения некоторых задач с системами уравнений и покажем, как их можно выразить с помощью векторов и матриц. Затем мы перейдем к изучению векторных пространств и посмотрим, как их можно переформулировать, изменив базис. Далее мы рассмотрим некоторые методы работы с матрицами и увидим, как это делается с помощью кода, прежде чем перейти к частным случаям, показанным с помощью интерактивной анимации. В заключительном модуле мы объединим все концепции, чтобы воссоздать знаменитый алгоритм PageRank от Google, который использует собственные векторы для ранжирования результатов поиска по их связности. Этот курс разработан, чтобы помочь вам быстро освоить интуитивное понимание математического анализа, а также язык, необходимый для самостоятельного поиска информации по различным темам, когда вы столкнетесь с трудностями; он не претендует на охват всех деталей. Мы надеемся, что вам понравится этот курс, и что он придаст вам уверенности, чтобы погрузиться в один из многих других замечательных онлайн-курсов по машинному обучению!