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In diesem Kapitel lernst du die zentralen Objekte der linearen Algebra kennen, zum Beispiel Vektoren und Matrizen. Du verstehst, warum sie wichtig sind und wie sie miteinander interagieren.
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Viele Machine-Learning-Algorithmen lassen sich auf das Lösen einer Matrix-Vektor-Gleichung zurückführen. In diesem Kapitel erfährst du, was Matrix-Vektor-Gleichungen leisten sollen und wie du sie in R löst.
Matrixoperationen sind komplex. Eigenwert-/Eigenvektor-Analysen ermöglichen es dir, diese Operationen für Bilderkennung, Genomik und mehr in einfachere Schritte zu zerlegen!
„Big Data“ ist in Data Science und ihren Anwendungen allgegenwärtig. Redundanz in solchen Datensätzen kann jedoch problematisch sein. In diesem Kapitel lernst du die Principal Component Analysis kennen und wie sie zur Dimensionsreduktion eingesetzt wird.