このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
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100%オンライン
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中級レベル
約21時間で修了
英語

学習内容

  • Describe the vector spaces, vector subspaces, basis, and dimension of a vector space.

  • Explain the linear transformations defined on vector spaces and eigenvalues and eigenvector of a matrix, symmetric and skew-symmetric matrices.

  • Explain diagonalizable matrices, their applications and the inner product, and the norm of vectors and matrices.

習得するスキル

  • Data Science
  • Machine Learning
  • Mathematics
  • Linear Algebra
  • Machine Learning (ML) Algorithms
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Indian Institute of Technology Roorkee

シラバス - 本コースの学習内容

1
1
20分で修了

Getting Started with the Course

20分で修了
1 学習用教材
2
2
3時間で修了

Vector Space

3時間で修了
6件のビデオ (合計54分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
3
3
5時間で修了

Linear Transformations and Eigenvalues

5時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 5 学習用教材, 2 個のテスト
4
4
4時間で修了

Diagonalizable Matrices and Their Applications

4時間で修了
6件のビデオ (合計52分), 3 学習用教材, 2 個のテスト

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。