Chevron Left
返回到 Mathematics for Machine Learning: PCA

學生對 伦敦帝国学院 提供的 Mathematics for Machine Learning: PCA 的評價和反饋

4.0
2,865 個評分

課程概述

This intermediate-level course introduces the mathematical foundations to derive Principal Component Analysis (PCA), a fundamental dimensionality reduction technique. We'll cover some basic statistics of data sets, such as mean values and variances, we'll compute distances and angles between vectors using inner products and derive orthogonal projections of data onto lower-dimensional subspaces. Using all these tools, we'll then derive PCA as a method that minimizes the average squared reconstruction error between data points and their reconstruction. At the end of this course, you'll be familiar with important mathematical concepts and you can implement PCA all by yourself. If you’re struggling, you'll find a set of jupyter notebooks that will allow you to explore properties of the techniques and walk you through what you need to do to get on track. If you are already an expert, this course may refresh some of your knowledge. The lectures, examples and exercises require: 1. Some ability of abstract thinking 2. Good background in linear algebra (e.g., matrix and vector algebra, linear independence, basis) 3. Basic background in multivariate calculus (e.g., partial derivatives, basic optimization) 4. Basic knowledge in python programming and numpy Disclaimer: This course is substantially more abstract and requires more programming than the other two courses of the specialization. However, this type of abstract thinking, algebraic manipulation and programming is necessary if you want to understand and develop machine learning algorithms....

熱門審閱

WS

2021年7月6日

Now i feel confident about pursuing machine learning courses in the future as I have learned most of the mathematics which will be helpful in building the base for machine learning, data science.

JS

2018年7月16日

This is one hell of an inspiring course that demystified the difficult concepts and math behind PCA. Excellent instructors in imparting the these knowledge with easy-to-understand illustrations.

篩選依據:

1 - Mathematics for Machine Learning: PCA 的 25 個評論(共 711 個)

創建者 Hashaam S

2018年12月30日

創建者 Maximilian W

2019年4月29日

創建者 Eric P

2019年4月26日

創建者 Vyacheslav T

2019年3月24日

創建者 Christos M

2019年4月27日

創建者 Avirup G

2019年2月18日

創建者 Alexandra S

2018年9月26日

創建者 Bryan S

2019年2月19日

創建者 Sreekar P

2018年10月23日

創建者 Harshit D

2018年7月30日

創建者 Brock I

2018年11月21日

創建者 Guillermo A

2020年6月15日

創建者 Rahul M

2019年6月29日

創建者 Roy A

2020年9月23日

創建者 Nimesh S

2020年6月19日

創建者 João S

2019年5月2日

創建者 Martin B

2018年10月22日

創建者 Jong H S

2018年7月17日

創建者 Oliverio J S J

2020年5月29日

創建者 Christian R

2018年7月24日

創建者 JICHEN W

2018年10月27日

創建者 Jayant V

2018年5月1日

創建者 José D

2018年10月31日

創建者 Thomas B

2022年6月4日

創建者 A h b

2019年10月21日