课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
简介
最近，我参加了Coursera上提供的“机器学习与数据科学中的线性代数”课程，收获颇丰。这个课程专为希望在机器学习和数据科学领域建立坚实数学基础的学习者设计。以下是我对这个课程的详细评审和推荐。
课程结构
课程共有四个主要部分，每一部分都针对特定的主题进行深入讲解。通过这四周的学习，我获得了对矩阵、向量和线性变换的深刻理解，为我后续的机器学习学习铺平了道路。
第一周：线性方程组
本周我们讨论了线性方程组如何与矩阵结构相联系。对于初学者来说，明确模糊的数学概念非常重要，这一周做得特别出色。
第二周：求解线性方程组
我们学习了消元法及行简化形，从这里我开始认识到矩阵中的“秩”这一重要属性。在计算机视觉领域，这个概念同样适用。
第三周：向量与线性变换
这一周重点讲述了向量的性质与操作，线性变换，矩阵乘法等。如何利用这些基础知识在神经网络中进行实际应用是这一周的亮点。
第四周：行列式和特征向量
课程最后一周，让我进一步深入行列式的几何理解，并掌握了特征值和特征向量的计算。特征向量在机器学习中的降维问题中占据了重要角色。
课程优势
这个课程虽然内容复杂，但讲解清晰易懂，配有丰富的例子和习题，非常符合学习中的互动性要求。同时，对于相关知识Lille的运用都给出了诊断和适用示例，为后ک的实际实用性打下良好的基础。
总结
总的来说，“机器学习与数据科学中的线性代数”课程活动格式清新，理论与实践有机结合，是想要深入了解数据科学核心原理的必修课程。大力推荐给所有对机器学习感兴趣的初学者！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra