Ein Crashkurs in Angewandter Linearer Algebra

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Beschreibung

Viele Leute halten Lineare Algebra für einschüchternd, schwierig und großartig, um Gespräche auf Partys zu beenden. Die Wahrheit ist, dass Lineare Algebra außerordentlich nützlich ist, oft sogar unangemessen. Durch das Studium einer Gleichung, y = Ax, fügen Sie Ihren Fähigkeiten ein Arsenal an Werkzeugen und Intuitionen hinzu, die in jeder technischen Situation (auch in nichtlinearen) angewendet werden können.

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Abstrakt

Die Chancen stehen gut, dass Sie während Ihrer Ausbildung einen Mathematikkurs über Lineare Algebra belegen mussten, in dem Sie wahrscheinlich Themen wie Nullräume, reduzierte Reihenstufenformen, Unabhängigkeit und eine Vielzahl ähnlich abstrakter Konzepte behandelt haben. An wie viel von diesem Material erinnern Sie sich, geschweige denn regelmäßig? Sind Ihre Augen schon glasig?

Es mag Sie überraschen, wie viele Dinge in Ihrem Leben, von Ihren Filmempfehlungen über Ihr GPS bis hin zu Ihrem 401k-Portfolio, von Konzepten der Linearen Algebra abhängen. Lineare Algebra liefert die Theorie für viele Kerntechniken in Data Science und Statistik, insbesondere lineare Regression und PCA. Man kann nicht einmal von einer Normalverteilung in mehr als einer Dimension sprechen, ohne Matrizen einzuführen!

In diesem Vortrag werden die Highlights der Angewandten Linearen Algebra behandelt. Wir werden die Auswirkungen bekannter Themen wie Eigenwerte und Rang diskutieren und einige wahrscheinlich unbekannte Themen wie Näherungen mit niedrigem Rang, quadratische Formen und Bestimmtheit vorstellen. Während des gesamten Vortrags werde ich geometrische Interpretationen der Mathematik einbringen, um einen visuellen Sinn für das Geschehen zu schaffen, sowie Anwendungsbeispiele aus verschiedenen naturwissenschaftlichen und technischen Disziplinen. Jedes Konzept wird mit Python und Numpy demonstriert, oft in schockierend wenigen Codezeilen.

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Mein Ziel ist es, Ihnen eine Intuition für Matrizen und lineare Systeme zu vermitteln, die Ihnen die Möglichkeit gibt, in tiefere Themen einzutauchen, während Sie Ihr eigenes Wachstum und Ihre Erkundung fortsetzen.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Vektoren, Matrizen und Matrizenmultiplikation

#datascience #dataanalytics

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Ein Crashkurs in Angewandter Linearer Algebra

Ein Crashkurs in Angewandter Linearer Algebra. Viele Leute halten Lineare Algebra für einschüchternd, schwierig und großartig, um Gespräche auf Partys zu beenden. Die Wahrheit ist, dass Lineare Algebra außerordentlich nützlich ist, oft sogar unangemessen. Durch das Studium einer Gleichung, y = Ax, fügen Sie Ihren Fähigkeiten ein Arsenal an Werkzeugen und Intuitionen hinzu, die in jeder technischen Situation (auch in nichtlinearen) angewendet werden können.