Курс на Stepik
Обложка курса «Математика для Data science» на Stepik
Бесплатно

Математика для Data science 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Математика необходимая для понимания алгоритмов анализа данных и машинного обучения с примерами задач

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика для Data science»Учеников на курсе 12
Сертификаты, выданные на курсе «Математика для Data science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика для Data science»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика для Data science»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика для Data science»Количество уроков 11
Тесты в курсе «Математика для Data science»Количество квизов 17
Время прохождения курса «Математика для Data science»Время прохождения курса
Обновления курса «Математика для Data science»Обновления курса
Дата публикации курса «Математика для Data science»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Математика для Data science»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика для Data science» 2 раздела Уроки в курсе «Математика для Data science» 11 уроков Тесты в курсе «Математика для Data science» 17 тестов Время прохождения курса «Математика для Data science» 0 ч. Последнее обновление курса «Математика для Data science» обн. 1 год назад

Введение

1 урок
1. Введение

Линейная алгебра

10 уроков
1. Понятие вектора, сложение векторов, умножение вектора на скаляр
2. Длина (норма) вектора, нормализация
3. Скалярное произведение
4. Матрицы, основные операции с матрицами, виды матриц
5. Умножение матриц
6. Определитель и след матрицы
7. Ранг матрицы и линейная зависимость
8. Системы линейных уравнений и МНК
9. Собственные векторы и значения
10. Сингулярное разложение