Mathematical Matrix Methods lie at the root of most methods of machine learning and data analysis of tabular data. Learn the basics of Matrix Methods, including matrix-matrix multiplication, solving linear equations, orthogonality, and best least squares approximation. Discover the Singular Value Decomposition that plays a fundamental role in dimensionality reduction, Principal Component Analysis, and noise reduction. Optional examples using Python are used to illustrate the concepts and allow the learner to experiment with the algorithms.
ofrecido por
Matrix Methods
Universidad de Minnesota
Acerca de este Curso
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Nivel intermedio
Aprox. 11 horas para completar
Sugerido: 14 hours/week
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Programa - Qué aprenderás en este curso
1 horas para completar
Matrices as Mathematical Objects
1 horas para completar
3 videos (Total 11 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
2 lecturas
Vector and Matrix operations30m
Matrix Multiplication10m
3 ejercicios de práctica
Matrix8m
Linear combinations
Matrix Combinations
1 horas para completar
Matrix Multiplication and other Operations
1 horas para completar
3 videos (Total 14 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
2 lecturas
Matrix Arithmetic10m
Matrix Transpose10m
3 ejercicios de práctica
Matrix Operations4m
Matrix Transpose4m
Matrix Multiplication and Other Operations
1 horas para completar
Systems of Linear Equations
1 horas para completar
4 videos (Total 15 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
4 videos
Solution of Linear Equations via Elimination2m
LU Decomposition: Matrix is a Product of Simple Matrices5m
Supplement: Solve Linear Equations in Python2m
3 lecturas
Systems of Linear Equations10m
Gaussian Elimination Algorithm10m
LU Decomposition10m
4 ejercicios de práctica
Systems of Linear Equations
Solution of Linear Equations via Elimination
LU Decomposition
Systems of linear equations
1 horas para completar
Linear Least Squares
1 horas para completar
4 videos (Total 16 minutos), 2 lecturas, 5 cuestionarios
4 videos
Linear Least Squares: Best Approximation3m
Least Distance -> Orthogonality -> Normal Equations4m
Example: Approximate Curve Fitting4m
2 lecturas
Orthogonality and the Inner Product10m
Linear Least Squares10m
5 ejercicios de práctica
Orthogonality and Inner Product
Linear Least Squares
Normal equations4m
Approximate Curve Fitting4m
Linear Least Squares
Instructores
Daniel Boley
ProfessorComputer Science and Engineering
Acerca de Universidad de Minnesota
The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
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