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學習在 Python 中實現資料科學與機器學習的線性代數

課程簡介

學習線性代數的概念並使用 Python 3 實現,動手使用 Numpy 學習線性代數和使用 Pandas 學習資料科學

課程介紹:English 简中

從這 10.5 小時的課程,你會學到

  • 從零開始全面理解 Python
  • NumPy 陣列,NumPy Operations
  • 使用 Pandas 和 Numpy 的資料分析
  • DataFrames, Pandas Series, Pandas Matrix
  • 學習 Numpy 和 Pandas 程式庫
  • 瞭解線性代數的基礎知識,並在線性代數方面有堅實的基礎
  • 瞭解如何使用 Python 執行線性代數操作
  • 瞭解線性迴歸

要求

  • 基礎高中數學

課程說明

在本課程中,我們將解釋線性代數的基本知識,以及理解線性代數的基礎知識所需的一切知識,並從頭解釋 Python。

我們將涵蓋以下內容:

  • Python 3 基礎到高階水平
  • Numpy 和 Pandas 程式庫
  • 矩陣與線性方程組
  • 線性迴歸的 Python Numpy 程式庫
  • 使用 Python Numpy 程式庫的矩陣操作
  • 高斯消去法
  • 遞減梯隊形式( Reduced Echelon Form )和 RREF
  • 矩陣代數
  • 特殊矩陣,對角矩陣,反矩陣
  • 反矩陣與換位矩陣的反函數
  • 行列式與行列式的計算
  • 還有更多!

在本課程結束時,你應該對 Python,線性代數非常熟悉,並且能夠學習機器學習演算法中使用線性代數表示法的任何數學。

你也會得到任何平時可能會遇到的問題答案。

目標受眾

  • 想學更多線性代數的電腦科學系學生
  • 希望為機器學習和深度學習學習線性代數的學生
  • 對數學感興趣並想學習線性代數的人
  • 想複習線性代數的資料科學家
  • 任何想學習如何將 Python 用於資料科學的人

講師簡介

El Farouk Yasser   數學系與電腦科學雙主修

我目前是一名研究數學和計算機科學雙學位的大四學生,這是我主要的兩項熱愛。 我有許許多多的熱情和興趣,包含競技程式設計、數學證明、視訊遊戲程式設計和機器學習,僅舉幾例! 但是,我不得不說,我的主要熱情是教學。 我真的很喜歡教每個人,且當我的學生得到那個“Aha”時刻( 頓悟 ),我真的很開心。

Vijay Gadhave 資料科學家和軟體開發者

大家好

我是 Vijay Gadhave。 我是一位資料科學家。

我在資料科學領域有5年以上的工作經驗。

我有培養資料科學和軟體開發領域的學生的專業經驗

我對資料科學和軟體開發的各個領域都充滿熱情,並教導學生 / 專業人員使用最先進的技術

Regards,

Vijay Gadhave

英文字幕:

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

優惠資訊

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