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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस अध्याय में, आप linear algebra की मुख्य वस्तुओं, जैसे वेक्टर और मैट्रिक्स, के बारे में जानेंगे। आप समझेंगे कि ये क्यों महत्वपूर्ण हैं और एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
वर्तमान अभ्यास
कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आख़िरकार एक matrix-vector समीकरण को हल करने पर आकर रुकते हैं। इस अध्याय में, आप जानेंगे कि matrix-vector समीकरण क्या हासिल करना चाहते हैं और उन्हें R में कैसे हल करें।
मैट्रिक्स ऑपरेशंस जटिल होते हैं। Eigenvalue/eigenvector विश्लेषण आपको इमेज रिकग्निशन, जीनोमिक विश्लेषण, और अन्य कार्यों के लिए इन ऑपरेशंस को सरल भागों में तोड़ने देता है!
"Big Data" डेटा साइंस और उसके अनुप्रयोगों में सर्वव्यापी है। हालाँकि, इन डेटासेट्स में दोहराव समस्या बन सकता है। इस अध्याय में, हम principal component analysis के बारे में सीखेंगे और समझेंगे कि इसे dimension reduction में कैसे उपयोग किया जा सकता है।