응용 선형 대수 집중 과정

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많은 사람들은 선형 대수학을 위협적이고 어렵고 파티에서 대화를 끝내기에 좋은 것으로 생각합니다. 진실은 선형 대수가 매우 유용하며 종종 터무니없이 유용하다는 것입니다. y = Ax라는 하나의 방정식을 연구함으로써 모든 기술 상황(비선형 상황 포함)에 적용할 수 있는 일련의 도구와 직관을 스킬 세트에 추가할 수 있습니다.

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추상적 인

교육을 받는 동안 선형 대수학에 대한 수학 과정을 수강해야 했을 가능성이 높습니다. 이 과정에서 null 공백, 축소된 행 계층 형식, 독립성 및 유사하게 추상적인 여러 개념을 포함하는 주제를 다루었을 것입니다. 그 자료를 얼마나 기억하고 있습니까? 정기적으로 사용하는 것은 훨씬 적습니까? 벌써 눈이 휘둥그레졌나요?

영화 추천에서 GPS, 401k 포트폴리오에 이르기까지 선형 대수학의 개념에 의존하는 삶의 많은 것들을 발견하면 놀랄 것입니다. 선형 대수학은 데이터 과학 및 통계, 특히 선형 회귀 및 PCA의 많은 핵심 기술에 대한 이론을 제공합니다. 행렬을 도입하지 않고는 2차원 이상의 정규 분포에 대해 이야기할 수도 없습니다!

이 강연에서는 응용 선형 대수학의 하이라이트를 다룹니다. 고유값 및 순위와 같은 친숙한 주제의 영향에 대해 논의하고 낮은 순위 근사, 2차 형식 및 명확성과 같은 익숙하지 않은 주제를 소개합니다. 강연 전반에 걸쳐 수학에 대한 기하학적 해석을 가져와서 다양한 과학 및 공학 분야의 응용 사례뿐만 아니라 무슨 일이 일어나고 있는지 시각적 감각을 만드는 데 도움이 될 것입니다. 각 개념은 종종 놀랍게도 몇 줄의 코드로 Python과 Numpy를 사용하여 시연됩니다.

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제 목표는 여러분이 자신의 성장과 탐구를 계속하면서 더 깊은 주제로 잠수할 수 있는 능력을 열어줄 행렬 및 선형 시스템에 대한 직관력을 제공하는 것입니다.

전제 조건: 벡터, 행렬 및 행렬 곱셈에 대한 기본 지식

#데이터사이언스 #데이터분석

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응용 선형 대수 집중 과정

응용 선형 대수 집중 과정. 많은 사람들은 선형 대수학을 위협적이고 어렵고 파티에서 대화를 끝내기에 좋은 것으로 생각합니다. 진실은 선형 대수가 매우 유용하며 종종 터무니없이 유용하다는 것입니다. y = Ax라는 하나의 방정식을 연구함으로써 모든 기술 상황(비선형 상황 포함)에 적용할 수 있는 일련의 도구와 직관을 스킬 세트에 추가할 수 있습니다.