Python中的线性代数与特征选择

获得理解机器学习和人工智能的理论和实践基础

讲师：365 Careers

你将学到的内容

• 理解机器学习和人工智能模型背后的数学原理
• 熟悉基础和高级的线性代数概念
• 能够求解线性方程
• 判断向量组的线性相关性并探索其在机器学习和人工智能中的意义
• 计算特征值和特征向量
• 执行线性判别分析（LDA）
• 在Python中进行降维操作
• 执行主成分分析（PCA）
• 比较PCA和LDA在使用支持向量机（SVM）分类任务中的性能差异

课程要求

• 适合初学者。对Python基础和数学有一定了解将更具优势。

课程描述

你想学习线性代数吗？

你来对地方了！

首先，我们要祝贺你，因为你已经意识到掌握这一技能的重要性。无论你是否希望从事数据科学、人工智能工程、机器学习、数据分析、软件工程或统计学领域的工作，你都需要了解如何应用线性代数。

本课程将使你成为一位真正理解算法数学原理的专业人士，而不是仅仅盲目标注应用算法却不知其背后的原理。

但让我们来回答一个你此刻可能有的关键问题：

“你从本课程中能获得什么？它将如何帮助你的职业发展？”

简而言之，我们将为你提供数据科学和统计分析两个核心领域的理论和实践基础——线性代数和降维技术。

线性代数在数据科学和人工智能课程中经常被忽视，尽管它至关重要。大多数讲师倾向于关注特定框架的实践应用，而非从基础概念讲起，这会导致你知识体系存在缺陷，缺乏对整体原理的完整理解。在本课程中，我们将帮助你建立坚实的基础，从而更好地掌握复杂的机器学习和人工智能主题。

课程从介绍基础代数概念开始，如向量、矩阵、单位矩阵、向量的线性张量等。我们会运用这些概念解决实际的线性方程，判断随机向量组的线性相关性，并计算特征向量和特征值，这些知识都为后续的降维学习部分做好准备。

降维的概念在数据科学、统计分析和机器学习中至关重要。这并不令人意外，因为从数据集中识别重要特征的能力是必不可少的——特别是在当今这个数据驱动的时代，面对海量数据集时更需要这种能力。

想象一下你的数据中包含数百甚至数千个特征。处理如此复杂的信息可能引发多种问题——训练时间变慢、多重共线性的可能性、维度灾难，甚至可能过度拟合训练数据。

通过降维技术，你可以避开这些难题，只保留真正携带关键信息的数据部分，而忽略影响较弱的部分。

在本课程中，我们将讨论两种经典的降维技术——主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。这些方法会转化你所处理的数据，并生成能够保留数据集主要方差的新特征。首先，你将学习PCA和LDA的理论基础，随后通过两个完整的Python示例了解数据转化的实际操作。为此，我们会分别提供一个逐步的PCA应用案例和一个LDA应用案例。最后，我们将从速度和准确性两个角度对这两种算法进行比较。

我们投入了大量的精力，使本课程成为任何希望成为数据分析师、数据科学家、机器学习工程师或人工智能工程师的完美基础培训。

适合人群

• 非常适合数据科学和机器学习初学者
• 渴望成为数据分析师的人士
• 渴望成为数据科学家的人士
• 渴望成为机器学习工程师的人士
• 希望提升职业水平并为公司创造价值的人
• 任何希望进入数据科学或机器学习领域的人士