Мы уже знаем, что данные можно представить с помощью векторов и матриц.
Как следствие, если применить к векторам и матрицам линейные операции, то изменятся и сами данные. Это имеет большое практическое значение.
Перед началом этого курса очень рекомендую повторить математику в библиотеке Numpy, в частности, умножение векторов и матриц, а также типы и свойства матриц.
Раздел 1. Векторы и матрицы
- Векторы и векторные пространства
- Матрицы и системы уравнений
- Линейные преобразования
Раздел 2. SVD и PCA
- Разложение матриц
- Применение сингулярного разложения (SVD)
- Метод главных компонент (PCA)
Перейдем к статистике.