Contents
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
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：無
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