バーチャルコース「機械学習のための数学 PCA - バーチャルコース - Coursera」は、約18分の動画授業を提供する、内容の異なるコースです。 完了するまでXNUMX時間。 その重要な機能を調べ、オレンジ色のボタンをクリックして、Coursera e-Learning プラットフォームの詳細情報を入手してください。
この中級レベルのコースでは、基本的な次元削減手法である主成分分析 (PCA) を導出するための数学的基盤を紹介します。
平均値や分散などのデータセットの基本的な統計を取り上げ、内積を使用してベクトル間の距離と角度を計算し、データの直交射影を低次元部分空間に導出します。
これらすべてのツールを使用して、データ ポイントとそれらの再構成の間の平均二乗再構成エラーを最小化する方法として PCA を導き出します。
このコースを修了すると、重要な数学的概念に精通し、PCA を自分で実装できるようになります。
苦労している場合は、jupyter ノートブックのセットを見つけて、テクニックのプロパティを調べたり、立ち上げて実行するために必要なことを順を追って説明したりできます。
あなたがすでに専門家である場合、このコースはあなたの知識の一部をリフレッシュすることができます.
講義、例、演習には次のものが必要です。 1.
抽象的思考のある程度の能力 2.
線形代数のバックグラウンドが良い (p.
例。
、行列およびベクトル代数、線形独立性、基底) 3.
多変量解析の基礎トレーニング (p.
例。
、偏導関数、基本的な最適化 ) 4.
Python と numpy プログラミングの基本的な知識 免責事項: このコースはかなり抽象的であり、専門分野の他の XNUMX つのコースよりも多くのプログラミングが必要です。
ただし、機械学習アルゴリズムを理解して開発するには、この種の抽象的思考、代数操作、およびプログラミングが必要です。
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ロンドン大学インペリアルカレッジ
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