Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
コース概要
この中級レベルのコースでは、主成分分析（PCA）という基本的な次元削減技術の背後にある数学的な基盤を紹介します。データセットの平均値や分散などの基本統計を扱い、ベクトル間の距離や角度を内積を用いて計算し、データを低次元の部分空間に直交投影する方法を導きます。これらのツールを使用して、平均二乗再構築誤差を最小化する方法としてPCAを導出します。
シラバスの詳細
コースは以下の4つの主要なモジュールに分かれています：
- データセットの統計：基本的な統計を用いてデータセットを要約し、平均と分散の特性を学びます。
- 内積：ベクトル間の幾何学的関係について学び、内積の概念を紹介します。特に、ドット積から一般的な内積の概念へと進みます。
- 直交投影：高次元ベクトル空間のベクトルを低次元部分空間に投影する方法を理解します。
- 主成分分析：PCAを幾何学的視点から導出し、PCAのユーザーとしてのスキルを向上させるための課題に取り組みます。
コースの魅力
このコースは数学的な理論と実践的なプログラミングの両方を提供しており、自分のペースで学ぶことができます。特に、PythonやNumPyの基礎知識があると更に理解が深まります。また、PCAに関する深い理解を得ることで、機械学習の他のアルゴリズムにも応用可能になります。
おすすめの理由
PCAは機械学習の文脈で非常に重要な技術であり、このコースを通じて学んだ知識は今後のキャリアに大いに役立つでしょう。最初の週を乗り越えれば、コース全体をしっかりと理解できる自信が持てます。
総評
このコースは、数学的裏付けを持ちながらPCAを実践的に学びたい方にとって最適です。難易度は少し高めですが、得られる知識は非常に貴重です。ぜひ受講を検討してみてください。
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning