Tag: 線形代数

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra コース概要 今回ご紹介するコースは、Courseraで提供されている「線形代数 for 機械学習とデータサイエンス」というコースです。このコースでは、線形代数を用いてデータをベクトルや行列として表現し、その性質を理解することができます。また、機械学習のさまざまな問題に対して、固有値や固有ベクトルの概念を適用する方法も学ぶことができます。 カリキュラム詳細 このコースは以下の4つの週に分かれています： 第1週: 連立線形方程式行列は、データ科学や機械学習においてデータやその変換を表すために一般的に使用されます。この週では、行列がどのように連立方程式のシステムから自然に生じるか、その特性をどのように理解できるかを学びます。 第2週: 連立線形方程式の解法この週では、消去法や行列の階段形を使って連立線形方程式を解く方法を学びます。また、行列の重要な特性であるランクも学びます。ランクの概念は、画像圧縮において非常に重要です。 第3週: ベクトルと線形変換機械学習において、データの個々の観察は通常、ベクトルとして表現されます。この週では、ベクトルの特性や操作について学び、行列の逆や線形変換の重要性と行列の乗算についても学ぶことができます。この知識はニューラルネットワークにも応用されます。 第4週: 行列式と固有ベクトル最後の週では、行列式を詳しく見ていきます。行列式は面積として幾何学的に解釈でき、行列の積や逆行列の行列式を計算する方法を学びます。また、固有値と固有ベクトルの概念も学び、機械学習における次元削減での利用方法を見ることができます。 総評 このコースは、線形代数に対する深い理解を提供し、機械学習やデータサイエンスにおける応用方法を学ぶ機会を与えてくれます。行列の構造や操作についての基礎を固めつつ、具体例を用いて学ぶ点が非常に良いです。ぜひ、興味がある方は受講を検討してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-systems-and-matrix-equations コースの概要 Courseraの「線形代数：線形システムと行列方程式」は、線形代数の基本的な概念に初めて触れる学生にとって非常に重要なコースです。このコースは、数多くの現実世界の応用がある線形代数を理論と応用の両方から学ぶことができます。コースでは、線形方程式、行列の手法、解析幾何、線形変換などに焦点を当てています。 シラバスの概要 このコースは、マトリックスの導入から始まります。線形システムとそれをモデル化する行列について、解が存在するか、また解が一意であるかを問う基本的な質問を扱います。次に、行列法について学ぶ中で、「行基本変形アルゴリズム」を使って、行列のピボット位置の数を見つける方法をマスターします。 次のモジュールでは、ベクトルと行列の方程式に焦点を当てます。これは、物理、コンピュータサイエンス、データサイエンスにおける多くの文脈で使用されるnx1行列を探求します。 最後に、線形変換の概念を学びます。関数としてベクトルを操作する能力は、多くの分野で非常に有用です。 評価と結論 最終評価では、これまでの定義、定理、および例に関する問題が出題され、知識を確認する機会が提供されます。このコースの内容は、より高度な理論や応用を理解する上で重要な基盤となります。 このコースは、数学的な基盤を強化したい方や、エンジニアリングや科学に進みたい学生に特におすすめです。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-systems-and-matrix-equations

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linearalgebra1 コースの概要 今回ご紹介するのは、Courseraで提供されている「Doğrusal Cebir I: Uzaylar ve İşlemciler」（線形代数 I: 空間と演算子）というコースです。このコースは、線形代数の基礎を学ぶことができる内容となっており、特に線形空間や線形演算子、行列表示、方程式システムの解法について詳しく学ぶことができます。 コースは、以下の重要なセクションで構成されています： 1. 線形代数の数学における位置と範囲 2. 平面のベクトルから学ぶこと 3. 二つの未知数の方程式から学ぶこと 4. 線形空間 5. 関数空間とフーリエ級数 6. 線形演算子と変換 7. 線形演算子から行列への移行 8. 行列演算 コースのおすすめポイント…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linearalgebra2 皆さん、こんにちは！今回はCourseraで受講できる「Doğrusal Cebir II: Kare Matrisler, Hesaplama Yöntemleri ve Uygulamalar」コースについて詳しくレビューし、その魅力をお伝えしたいと思います。 まず、このコースは線形代数の基礎を学んだ方を対象にしており、特に行列の処理やその応用に焦点を当てています。前回の「Doğrusal Cebir I」に引き続き、基本的な知識を深めることができます。 ### コースの概要 このコースでは、以下のようなトピックが扱われています： – **行列の決定因子（Determinate of Square Matrices）** – **逆行列（Inverse of Square Matrices）** – **固有値問題（Eigenvalue…