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数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法

Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning
课程网址: https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-065-matrix-methods-in-...  
主讲教师: Prof. Gilbert Strang
开课单位: 麻省理工学院
开课时间: 2018-03-01
课程语种: 英语
中文简介:
线性代数概念是理解和创建机器学习算法的关键,特别是在应用于深度学习和神经网络时。本课程回顾线性代数及其在概率、统计和优化中的应用——最重要的是对深度学习的完整解释。
课程简介: Linear algebra concepts are key for understanding and creating machine learning algorithms, especially as applied to deep learning and neural networks. This course reviews linear algebra with applications to probability and statistics and optimization–and above all a full explanation of deep learning.
关 键 词: 线性代数; 机器学习算法; 神经网络
课程来源: 麻省理工学院公开课
数据采集: 2021-09-25:nkq
最后编审: 2021-09-25:nkq
阅读次数: 100