Články

8: 04 Zadanie v triede - lineárna algebra a python - matematika


Na úspešné dokončenie tejto úlohy je potrebné, aby ste sa počas hodiny zúčastňovali jednotlivo aj v skupinách. Ak sa zúčastňujete asynchrónne, odovzdajte svoje zadanie pomocou D2L najneskôr do 23:59 v deň vyučovania. Prístup na časovú os triedy pre vašu sekciu nájdete v odkazoch na konci tohto dokumentu.


Jemný úvod do lineárnej algebry

Lineárna algebra je oblasť matematiky, ktorá sa všeobecne uznáva, že je nevyhnutným predpokladom hlbšieho pochopenia strojového učenia.

Aj keď je lineárna algebra veľkým odborom s mnohými ezoterickými teóriami a nálezmi, pre odborníkov v oblasti strojového učenia sú praktické nástroje a notácie prevzaté z tejto oblasti praktické. S pevným základom toho, čo je lineárna algebra, je možné zamerať sa iba na dobré alebo príslušné časti.

V tomto výučbe zistíte, čo je lineárna algebra z pohľadu strojového učenia.

Po dokončení tohto tutoriálu budete vedieť:

  • Lineárna algebra je matematika dát.
  • Lineárna algebra mala výrazný vplyv na oblasť štatistík.
  • Lineárna algebra je základom mnohých praktických matematických nástrojov, ako sú Fourierove rady a počítačová grafika.

Nastartujte svoj projekt s mojou novou knihou Lineárna algebra pre strojové učenie, vrátane podrobné návody a Zdrojový kód Pythonu súbory pre všetky príklady.

Jemný úvod do lineárnej algebry
Foto: Steve Corey, niektoré práva vyhradené.


Matematika 130 Lineárna algebra

    Popis kurzu. Matematika 130 je požiadavkou pre hlavné obory matematiky a fyziky a je vysoko odporúčaná pre obory iných vied, najmä veľkých spoločenských počítačov. Témy zahŕňajú systémy lineárnych rovníc a ich riešení, matice a maticová algebra, determinanty a permutácie inverzných matíc skutočné n-dimenzionálne vektorové priestory, abstraktné vektorové priestory a ich axiómy, lineárne transformácie vnútorné produkty (bodové produkty), ortogonalita, krížové produkty a ich podpriestory geometrických aplikácií, lineárna nezávislosť, základy vektorových priestorov, dimenzia, vlastné vektory maticových radov, vlastné hodnoty, maticová diagonalizácia. Budú diskutované niektoré aplikácie lineárnej algebry, ako napríklad počítačová grafika, zákony Kirchoff & rsquos, lineárna regresia (najmenšie štvorce), Fourierova rada alebo diferenciálne rovnice.
    Pozri tiež Clark & ​​rsquos Akademický katalóg.

    R. Broker. Štvrtok 4:00 - 5:00 a podľa dohody. Izba BP 345
    E. Joyce. MWF 10: 00 & ndash10: 50, MWF 1: 00 & ndash2: 00. Izba BP 322
    K. Schultz. Doučovanie pondelok 8:00 - 10:00. Izba BP 316
  • Poskytnúť študentom dobré porozumenie pojmov a metód lineárnej algebry, ktoré sú podrobne popísané v učebných osnovách.
  • Pomôcť študentom rozvinúť schopnosť riešiť problémy pomocou lineárnej algebry.
  • Prepojiť lineárnu algebru s inými oblasťami v rámci aj bez matematiky.
  • Rozvíjať abstraktné a kritické uvažovanie štúdiom logických dôkazov a axiomatickej metódy aplikovanej na lineárnu algebru.

Vyhrali sme všetky témy uvedené nižšie v rovnakej hĺbke. Niektoré témy sú zásadné a podrobne sa im venujeme, iné naznačujú ďalšie smery štúdia v lineárnej algebre a považujeme ich za prieskumy. Okrem nižšie uvedených tém sa budeme venovať niektorým aplikáciám lineárnej algebry v iných častiach matematiky a štatistiky a vo fyzikálnych a spoločenských vedách.

    Matice. Sčítanie matíc a skalárne násobenie. Násobenie matíc. Maticová algebra. Matičné inverzie. Sily matice. Transpozičné a symetrické matice. Vektory: ich sčítanie, odčítanie a násobenie skalármi (t. J. Reálnymi číslami). Grafická interpretácia týchto vektorových operácií Rozvoj geometrického vhľadu. Vnútorné výrobky a normy v Rn: vnútorné produkty vektorov (nazývané tiež bodové produkty), norma vektora (tiež nazývaná dĺžka), jednotkové vektory. Aplikácie vnútorných výrobkov v Rn: čiary, roviny v R 3 a čiary a hyperplány v R n .
    Matičné inverzie. Elementárne matice. Determinanty. Výsledky týkajúce sa determinantov. Maticová inverzia pomocou kofaktorov. Leontief vstupno-výstupná analýza. [voliteľné]
    Hodnosť matice. Poradie a systémy lineárnych rovníc. Rozsah.
    Polia. Vektorové priestory. Podpriestory. Lineárne rozpätie.
    Lineárna nezávislosť. Bázy. Súradnice. Rozmer. Základ a rozmer v R n .
    Lineárne transformácie. Rozsah a nulový priestor. Zmena súradníc. Zmena základu a podobnosť
    Vlastné hodnoty a vlastné vektory. Diagnostika štvorcovej matice. Kedy je možná diagonalizácia?
    Sily matíc. Systémy diferenčných rovníc. Lineárne systémy diferenciálnych rovníc.
    Vnútorné výrobky. Ortogonálnosť. Ortogonálne matice. Gram-Schmidtov proces ortonormalizácie
    Ortogonálna diagonalizácia symetrických matíc. Kvadratické formy.
    Priamy súčet dvoch podpriestorov. Ortogonálne doplnky. Projekcie. Charakterizujúce projekcie a ortogonálne projekcie. Ortogonálna projekcia na rozsah matice. Minimalizácia vzdialenosti do podpriestoru. Prispôsobenie funkcií údajom: aproximácia najmenších štvorcov.
    Komplexné čísla. Krátky kurz Dave & rsquos o zložitých číslach. Komplexné vektorové priestory. Zložité matice. Zložité vnútorné produktové priestory. Hermitovské konjugáty. Unitary diagonalisation and normal matric. Spektrálny rozklad.
  • Lineárne transformácie. Definícia lineárnej transformácie Ľ: V. & rarr Ž z priestoru domény V. do priestoru codomain Ž. Kedy V.& nbsp = Ž, Ľ sa tiež nazýva lineárny operátor na V..
  • Príklady Ľ: R n & rarr R m . Lineárne operátory zapnuté R 2 vrátane rotácií a odrazov, dilatácií a kontrakcií, šmykových transformácií, projekcií, identity a nulových transformácií
  • Nulový priestor (jadro) a rozsah (obraz) transformácie a ich rozmery, neplatnosť a poradie transformácie
  • Veta o dimenzii: rand plus null sa rovná dimenzii domény
  • Maticová reprezentácia lineárnej transformácie medzi konečnými rozmernými vektorovými priestormi so zadanými bázami
  • Operácie na lineárnych transformáciách V. & rarr Ž. Vektorový priestor všetkých lineárnych transformácií V. & rarr Ž. Zloženie lineárnych transformácií
  • Zodpovedajúce maticové operácie, najmä násobenie matice, zodpovedá zloženiu lineárnych transformácií. Právomoci štvorcových matíc. Maticové operácie v Matlabe
  • Invertovateľnosť a izomorfizmy. Invariance dimenzie pod izomorfizmom. Inverzné matice
  • Zmena súradnicovej matice medzi dvoma rôznymi bázami vektorového priestoru. Podobné matice.
  • Duálne priestory.
  • [Maticová reprezentácia pre komplexné čísla a iná pre štvorce. Historická poznámka o štvorčlenoch.]
  • Základné riadkové operácie a základné matice.
  • Poradie matice (poradie riadkov) a jeho duálu (poradie stĺpcov).
  • Algoritmus na invertovanie matice. Maticová inverzia v Matlabe
  • Systémy lineárnych rovníc z hľadiska matíc. Matica koeficientov a rozšírená matica. Homogénne a nehomogénne rovnice. Priestor riešenia, konzistencia a nekonzistencia systémov.
  • Znížená forma riadkového sledu, metóda eliminácie (niekedy sa nazýva Gaussova eliminácia alebo Gauss-Jordanova redukcia)
  • 2x2 Determinanty poriadku 2. Multilinearita. Inverzia matice 2x2. Podpísaná plocha rovinného rovnobežníka, plocha trojuholníka.
  • nXn determinanty. Rozšírenie kofaktora
  • Výpočtové determinanty v Matlabe
  • Vlastnosti determinantov. Transpozícia, efekt elementárnych radových operácií, multilinearita. Determinanty výrobkov, inverzií a prevedenia. Cramer & rsquos pravidlo pre riešenie n rovnice v n neznámi.
  • Podpísaný objem rovnobežnostenu v 3-priestore
  • [Voliteľná téma: permutácie a inverzie párnych a nepárnych permutácií]
  • [Voliteľná téma: krížové výrobky v R 3 ]
  • Vlastný priestor lineárneho operátora je podpriestor, v ktorom operátor pôsobí ako násobenie konštantou, ktorá sa nazýva vlastné číslo (nazýva sa tiež charakteristická hodnota). Vektory v eigenspace sú známe vlastné vektory pre túto vlastnú hodnotu.
  • Geometrická interpretácia vlastných vektorov a vlastných čísel. Pevné body a 1-vlastný priestor. Projekcie a ich 0-vlastný priestor. Odrazy majú & ndash1-eigenspace.
  • Diagonalizačná otázka.
  • Charakteristický polynóm.
  • Komplexné vlastné čísla a rotácie.
  • Algoritmus na výpočet vlastných čísel a vlastných vektorov
  • Vnútorné produkty pre skutočné a zložité vektorové priestory (pre skutočné vektorové priestory sa vnútorné produkty nazývajú aj bodové súčasti alebo skalárne súčiny) a normy (tiež sa nazývajú dĺžky alebo absolútne hodnoty). Vnútorné produktové priestory. Vektory v Matlabe.
  • Trojuholníková nerovnosť a Cauchy-Schwarzova nerovnosť, ďalšie vlastnosti vnútorných súčinov
  • Uhol medzi dvoma vektormi
  • Ortogonalita vektorov („ortogonálne“ a „normálne“ sú iné slová pre „kolmý“)
  • Jednotkové vektory a štandardné jednotkové vektory v R n
  • Ortonormálny základ

Triedne poznámky, kvízy, testy, domáce úlohy

  • Prvé zadanie. Cvičenia 1.1 až 1.7 strana 53 a úlohy 1.1 až 1.6 strana 55.
  • Druhé zadanie. Problémy 1.8 až 1.14 strana 57.
  • Tretie zadanie. Problémy 2.1 až 2.8 strana 86.


Pravidlá kurzu

Účasť

Odporúčame vám, aby ste sa aktívne zúčastňovali na vyučovaní. Môže to mať formu kladenia otázok na hodine, odpovedania na otázky určené triede a aktívneho kladenia / odpovedania na otázky v online diskusnom fóre. V polovici semestra budeme tiež vyžadovať spätnú väzbu, aby sme mohli kurz vylepšiť.

Politika spolupráce

O domácich úlohách a projektoch môžete diskutovať voľne s ostatnými študentmi, zdržujte sa však toho, aby ste sa dívali na kód alebo zápisy od ostatných. Nakoniec musíte implementovať svoj vlastný kód a vypracovať svoje vlastné riešenie. Naproti tomu skúšky so sebou vezmite sami a nemali by sa s nikým diskutovať (okrem spýtania sa inštruktora na objasnenie otázok).

Neskorá práca a známkovanie

S výnimkou záverečnej skúšky sú všetky práce splatné o 23:59 hodín. Domáce úlohy a projekty by sa mali zadávať prostredníctvom CMS. Pre každé zadanie máte povolené až dva „sklzové dni“. V priebehu semestra však môžete využiť iba osem sklzových dní. Na skúšky so sebou domov nemusíte použiť dni sklzu.

Známky sa zverejnia v CMS a žiadosti o preradenie do nižšej triedy je potrebné odoslať do jedného týždňa.

Predpoklady

Lineárna algebra na úrovni MATH 2210 alebo 2940 alebo jej ekvivalentu a kurz CS 1 v ľubovoľnom jazyku. Budeme predpokladať, že si svoj počet pamätáte a dokážeme ovládať programy MATLAB, Julia alebo Python. Odporúčané, ale nie nevyhnutné: jeden ďalší kurz matematiky s číslom 3000 alebo vyšším. Tento kurz je možné absolvovať pred alebo po CS 4210 / MATH 4250.

Akademická integrita

Na tento kurz sa vzťahuje Cornell kódex akademickej integrity.

Ubytovanie

V súlade s politikou Cornell University a zákonmi o rovnakom prístupe som k dispozícii na diskusiu o vhodných akademických úpravách, ktoré môžu byť potrebné pre študentov so zdravotným postihnutím. Žiadosti o akademické ubytovanie sa podávajú počas prvých troch týždňov semestra, s výnimkou neobvyklých okolností, je preto možné sa dohodnúť. Študenti sa vyzývajú, aby sa zaregistrovali v službách pre študentov so zdravotným postihnutím, aby si overili oprávnenosť na vhodné ubytovanie.


Odpoveď na zaradenie do triedy 8 2021

Každý týždeň Orgán spoločnosti DSHE Publsih každý týždeň. Toto zadanie si môžete stiahnuť z oficiálnych webových stránok aj z našich webových stránok. Odovzdali ste každé zadanie predmetu a odpoveď na zadanie triedy 8. Bez ohľadu na to, odkiaľ čerpáte zadanie, je najdôležitejšie, aby ste všetky svoje úlohy plnili pravidelne a dokonale.

Takže sme prišli s odpoveďou na zadanie pre triedu 8. Berte túto zbierku odpovedí ako príručku, ktorá vám pomôže v priebehu celého procesu. Všetky odpovede poskytneme v PDF formáte, aby ste si ich mohli ľahko stiahnuť a preniesť. Poďme začať.

দ্রুত তথ্য পেতে আমাদের ফেসবুক গ্রুপে জয়েন করুন. গ্রুপ লিঙ্কঃ https://www.facebook.com/groups/examresultbd/

Táto odpoveď na zadanie pre triedu 8 nie je ničím samostatným. Neustále nahrávame odpovede na úlohy pre všetky triedy na strednej škole, aby sme im pomohli splniť úlohy v stanovenom termíne. Pretože až do odvolania nebude žiadna skúška, študenti by mali brať tieto úlohy vážne a snažiť sa o čo najlepší výkon.


Kolumbijská univerzita UN2010 oddiel 003 Lineárna algebra, jar 2017

Naši asistenti učiteľa majú svoje úradné hodiny v miestnosti pomoci v matematike 406. Miestnosť pomoci je otvorená od pondelka do štvrtka od 9:00 do 18:00 a v piatok od 9:00 do 16:00. Môžete tam ísť kedykoľvek počas otváracích hodín a získať pomoc s materiálom (nielen od našich CK).

Učebnica Otto Bretscher Lineárna algebra s aplikáciami, Piate vydanie. Lacnejšie 4. vydanie je tiež v poriadku, až na problémy s domácimi úlohami, ktoré pochádzajú z 5. vydania. Ak si kúpite štvrté vydanie, budete musieť dostať správne problémy od priateľa, ktorý má 5. vydanie

Osnova: Naším cieľom je pokryť kapitoly 1 až 8 učebnice s minimálnym opomenutím. Témy sú: systémy lineárnych rovníc a Gaussovej eliminácie, matice, lineárne transformácie, podpriestory, lineárne priestory, ortogonalita a Gram-Schmidt, determinanty, vlastné hodnoty, vlastné vektory, symetrické matice.

Domáca úloha: Domáce úlohy spočívajú v prečítaní častí učebnice pred vyučovaním podľa harmonogramu prednášok a v zapísaní (a odovzdaní) riešení problémov. Problémy s domácimi úlohami budú prideľované v utorok v triede, a to v utorok nasledujúci týždeň pred triedou. Odhoďte domáce úlohy do schránky s mojím menom na 4. poschodí budovy Math. Budú zahodené dve najnižšie skóre za domáce úlohy. Odstupňované domáce úlohy si môžete vyzdvihnúť z podnosu na 6. poschodí (po schodoch, odbočte doľava a cez dvere, stôl s podnosmi je po vašej ľavej polovici chodby). NESKORÉ DOMÁCE PRÁCE NEBUDÚ akceptované. Číselným stupňom pre kurz bude táto lineárna kombinácia:
15% domáca úloha, 25% každé priebežné obdobie, 35% záverečná.

Domáca úloha

Domáce úlohy 1, splatné v utorok 24. januára. Vyriešiť v časti 1.1: # 6, 18, 24, 37, 44 a v oddiele 1.2: # 2, 4, 9, 11, 18.


Domáce úlohy 2, splatné v utorok 31. januára. Vyriešiť v časti 1.2: # 29, 37, 67, v časti 1.3: 2. 2. 8, 9, 24, 50 a v oddiele 2.1: # 6, 8.


Domáce úlohy 3, termín do utorka 7. februára. Vyriešiť v časti 2.2: # 14, 32, 39, v oddiele 2.3: # 7, 20, 47, 60 a v oddiele 2.4: # 4, 30, 84.


Domáce úlohy 4, termín do utorka 28. februára. Vyriešiť v časti 3.1: Č. 7, 20, 34, 46, 50 v oddiele 3.2: # 3, 14, 15, 37, 41.


Domáce úlohy 5, termín 7. marca. Vyriešiť v časti 3.2: 46, 52, 57 v oddiele 3.3: # 16, 27, 33, 36, 39, 62, 69.


Domáce úlohy 6, termín 21. marca. Vyriešiť v časti 3.4: 45, 60, 82, v časti 4.1: # 29, 49, 59, v časti 4.2: # 7, 53, 65, 70, v časti 4.3: # 38, 62.


Domáce úlohy 7, splatné 4. apríla. Vyriešiť v časti 5.1: # 12, 14, 16, 23, 31 a v oddiele 5.2: # 29, 35, 38, 44.


Domáce úlohy 8, splatné 11. apríla. Vyriešiť v časti 5.3: # 30, 38, 42, 67 a v oddiele 5.5: # 5, 10, 16, 20.


Domáce úlohy 9, splatné 18. apríla. Vyriešiť v časti 6.1: # 10, 15, 28, 50 a v oddiele 6.2: # 5, 23, 31, 43, 45, 54.


Domáce úlohy 10, splatné 25. apríla. Vyriešiť v časti 6.3: # 10, 11, 38, 39, v časti 7.1 : # 13, 44, 53, 64 a v časti 7.2 # 2, 22, 33, 45.


Tomášov kostol

Na jeseň 2015 som učil Matematika 113 na Stanfordskej univerzite. Asistentom kurzu bol Guanyang Wang. Na otázky týkajúce sa materiálu a diskusií v triede sme použili stránku Matematika 113 Piazza.

    , do 30. septembra (riešenia), do 7. októbra (riešenia), do 14. októbra (riešenia), do 21. októbra (riešenia), do 28. októbra (riešenia), do 4. novembra (riešenia), do 11. novembra (riešenia), termín 18. novembra (riešenia), termín 2. decembra (riešenia)
  • 1. týždeň: Kapitola 1A, 1B, 1C
  • Online zadanie č. 1 (splatné v nedeľu 9. septembra 27): prečítané 2A
  • 2. týždeň: Kapitola 2A, 2B, 2C, 3A
  • Online zadanie # 2 (má sa konať v nedeľu 10. apríla): prečítané 3A, 3B, 3C
  • 3. týždeň: Kapitola 3B, 3C, 3D
  • Online zadanie # 3 (má sa konať v nedeľu 10. novembra): čítajte 3E, 3F, 5A
  • 4. týždeň: Kapitola 5A, 3F (bez anihilátorov), 3E (iba kvocienty)
  • Online zadanie # 4 (do nedele 10/18): prečítajte si 5B, 5C a p262 a ndash267 o minimálnom polynóme (preskočte 8,48) skontrolujte p122 a ndash125 o polynómoch, ak je to potrebné
  • 5. týždeň: Kapitola 5A, 5B, 5C, 8.C (bez charakteristického polynómu)
  • 6. týždeň: Kapitola 5C, 6A, 6B
  • Online zadanie č. 6 (má sa konať v nedeľu 11. 1.): pozrite si kapitoly 6A až p169, prečítajte si 6B, 6C
  • 7. týždeň: Kapitola 6B, 6C, 7A
  • Online zadanie # 7 (má sa konať v nedeľu 11/8): čítajte 7A a Vyhlásenia komplexných / skutočných spektrálnych viet v 7B
  • 8. týždeň: Kapitola 7A, 7B, zhrnutie 7C
  • Online zadanie # 8 (splatné Utorok 11/17): prečítajte si oddiel 1 (Priestor k-kliny) a oddiel 2 (Závislosť a nezávislosť na klinoch) týchto poznámok
  • 9. týždeň: časti 1, 2, 3 poznámok o k-klinoch a determinantoch
  • 10. týždeň: Jordánska forma SVD (snímky obnovy snímok: 1, 2, 3) Bellova nerovnosť a lineárna algebra v kvantovej mechanike.

Úplné osnovy kurzu sú k dispozícii tu.

Popis kurzu: Matematika 113 je kurz lineárnej algebry, štúdia vektorových priestorov a lineárnych máp. Dôraz bude dosť teoretický: budeme študovať abstraktné vlastnosti vektorových priestorov a lineárnych máp, ako aj ich geometrickú interpretáciu, väčšinou bez ohľadu na výpočtové aspekty. Ak vás viac zaujímajú aplikácie lineárnej algebry, mali by ste zvážiť ich využitie Lineárna algebra je hotová správne (3 red.), požadované.


Popis kurzu

Tento kurz sa zaoberá teóriou matíc a lineárnou algebrou s dôrazom na témy užitočné v iných disciplínach, ako je fyzika, ekonomika a spoločenské vedy, prírodné vedy a inžinierstvo. Je obdobou kombinácie teórie a aplikácií v učebnici profesora Strang & rsquos Úvod do lineárnej algebry.

Formát kurzu

Tento kurz bol navrhnutý pre samostatné štúdium. Poskytuje všetko, čo potrebujete, aby ste pochopili pojmy zahrnuté v kurze. Medzi tieto materiály patria:

  • Kompletná sada Prednáškové videá profesor Gilbert Strang.
  • Súhrnné poznámky pre všetky videá spolu s navrhovanými čítaniami v učebnici prof. Strang Lineárna algebra.
  • Riešenie problémov s videom na každú tému, ktorú prednáša skúsený inštruktor MIT.
  • Sady problémov robiť sám s Riešenia po dokončení skontrolujte svoje odpovede.
  • Výber z Demonštrácie Java a reg na ilustráciu kľúčových pojmov.
  • Kompletná sada Skúšky s riešeniami, vrátane kontrolného materiálu, ktorý vám pomôže pripraviť sa.

8: 04 Zadanie v triede - lineárna algebra a python - matematika

Matematika pre dáta (základy analýzy dát)
Inštruktor: Jeff Phillips (e-mail) | Úradné hodiny: štvrtok 10-11 hodín @ MEB 3442 (a priamo po vyučovaní v MEB 3105)
CK: Mehran Javanmardi (e-mail) | Úradné hodiny: pondelok 14:00 - 16:00 @ 3115 MEB
Jeseň 2016 | Utorok, štvrtok 12:25 - 13:45
MEB 3105
Katalógové číslo: CS 4964 01

Popis:
Táto trieda bude úvodom do výpočtovej analýzy údajov so zameraním na matematické základy. Cieľom bude starostlivo rozvinúť a preskúmať niekoľko základných tém, ktoré tvoria chrbticu moderných tém analýzy dát, vrátane strojového učenia, ťažby dát, umelej inteligencie a vizualizácie. To bude zahŕňať základné informácie o pravdepodobnosti a lineárnej algebre a potom rôzne témy vrátane Bayesovho pravidla a súvislosti s odvodením, lineárna regresia a jej polynomické a vysokorozmerné rozšírenia, analýza hlavných komponentov a redukcia dimenzionality, ako aj klasifikácia a zhlukovanie. Zameriame sa tiež na moderné PAC (pravdepodobne približne správne) a modely krížovej validácie pre hodnotenie algoritmov.
Tieto témy sú často veľmi rafinovane preberané na konci hodiny pravdepodobnosti alebo lineárnej algebry a potom sa nimi často predpokladajú znalosti na pokročilých hodinách ťažby dát alebo strojového učenia. Táto trieda túto medzeru vyplní. Aj keď niektorí študenti môžu chcieť prejsť priamo na triedy pokročilých analýz dát (napr. CS5350, CS5340, CS5140, CS5630, CS6300), môže byť rozumné najskôr si vziať túto triedu. Plánované tempo bude bližšie k CS3130 alebo Math2270 ako kurzy na úrovni 5000/6000. Niektorí študenti sa tiež možno budú chcieť vrátiť a upevniť svoje základy, ak budú triedy na úrovni 5 000/6 000 trochu rýchle.

Aktuálnym plánom je použiť v triede Python na demonštráciu a preskúmanie základných konceptov. Programovanie však nebude hlavným zameraním.

Dúfam, že uverejním svoje vlastné poznámky, ktoré budú sprevádzať každú sadu prednášok.

Predpoklady:
Oficiálne predpoklady sú CS 2100 a CS 2420. Majú zabezpečiť určitú veľmi základnú matematickú vyspelosť (CS 2100) a základné pochopenie toho, ako s určitou efektívnosťou ukladať a manipulovať s údajmi (CS2420).

Bude to prvá iterácia tejto triedy. Ak to pôjde dobre, budúce verzie tejto triedy môžu vyžadovať predpoklady CS 3130 a Math 2270 (potom to môže začať s menšou kontrolou). A potom môže byť táto trieda nevyhnutným predpokladom pre CS 5350, CS 5140, CS6300 atď. Ako súčasť nového potrubia Data Science.

Rozpis:

Dátum Téma Postúpenie
Utorok 8.23 Prehľad tried
Št 8.25 Recenzia pravdepodobnosti: Ukážkový priestor, náhodné premenné, nezávislosť
Utorok 8.30 Recenzia pravdepodobnosti: PDF, CDF, očakávanie, odchýlka, spoločné a okrajové rozdelenie HW1 von
Št 9.01 Bayesovo pravidlo
Utorok 9.06 Bayesovo pravidlo: Bayesovské odôvodnenie
Št 9.08 Konvergencia: Centrálna limitná veta a odhad
Utorok 9.13 Konvergencia: PAC algoritmy a koncentrácia merania HW 1 splatný
Št 9.15 Recenzia lineárnej algebry: vektory, matice, násobenie a zmena mierky Kvíz 1
Utorok 9.20 Recenzia lineárnej algebry: normy, lineárna nezávislosť, hodnosť HW 2 von
Št 9.22 Recenzia lineárnej algebry: inverzná, ortogonálna, nulová
Utorok 9.27 Lineárna regresia: závislé, nezávislé premenné
Štv 9,29 Lineárna regresia: viacnásobná regézia, polynomiálna regresia
Utorok 10.04 Lineárna regresia: nadmerné vybavenie a krížová validácia HW 2 splatný
Št 10.06 Lineárna regresia: (ochabnutie) alebo jadrá Kvíz 2
Utorok 10.11 PÁDOVÁ PRESTÁVKA
Št 10,13 PÁDOVÁ PRESTÁVKA
Utorok 10.18 Gradientový zostup: funkcie, minimum, maximum, konvexnosť HW 3 von
Št 10.20 Gradient Descent: gradienty a algoritmické varianty
Utorok 10.25 Gradient Descent: prispôsobenie modelov údajom a stochastický gradient
Št 10,27 DPS: SVD
Utorok 11.01 DPS: ups - trieda bola so spätnou platnosťou zrušená
Št 11.03 PCA: aproximácia a vlastné hodnoty rank-k HW 3 splatný
Utorok 11.08 PCA: energetická metóda | Deň volieb - nezabudnite hlasovať “ HW 4 von
Št 11.10 PCA: centrovanie, MDS a redukcia rozmerov Kvíz 3
Utorok 11.15 Zoskupenie: Voronoi Daigrams
Št 11.17 Zhlukovanie: k-znamená
Utorok 11.22 Zoskupovanie: EM HW 4 splatný
Št 11,24 ĎAKUJEM HW 5 von
Utorok 11.29 Klasifikácia: Lineárna predpoveď
Št 12.01 Klasifikácia: Perceptronový algoritmus
Utorok 12.06 Klasifikácia: varianty (jadrá, KNN, možno neurónové siete)
Št 12.08 v triede Recenzia Kvíz 4
Pi 12.09 HW 5 splatný
Po 12.12 ZÁVEREČNÁ SKÚŠKA (10:30 - 12:30) (prax)

Organizácia triedy: Kurz bude prebiehať prostredníctvom tejto webovej stránky a programu Canvas. Harmonogram, poznámky a odkazy sa tu zachovajú. Všetky domáce úlohy budú odovzdané prostredníctvom programu Canvas.


Známkovanie: Uskutoční sa jedna záverečná skúška s 20% stupňa. Domáce úlohy a kvízy budú mať hodnotu 80% známky. K dispozícii bude 5 domácich úloh a 4 kvízy - od najnižšej (buď jednej domácej úlohy alebo jedného kvízu) sa dá upustiť. Takže každá započítaná domáca úloha / kvíz bude mať hodnotu 10% zo skóre.

Domáce úlohy budú zvyčajne pozostávať zo súboru analytických problémov a niekedy budú ľahké programovacie úlohy v pythone. Keď sa použije python, zvyčajne najskôr prejdeme príkladmi v triede.


Neskorá politika: Ak chcete získať plný kredit za úlohu, musí byť odovzdaný cez Canvas do začiatku hodiny, konkrétne do 12. hodiny. Po zmeškaní termínu 12:00 prídu tí, ktorí sa vrátia neskoro, o 10%. Každých nasledujúcich 24 hodín, kým sa neobráti, sa odpočíta ďalších 10%. To znamená, že domáca úloha s oneskorením 30 hodín v hodnote 10 bodov stratí 2 body. Hneď ako sa klasifikovaný úkol vráti alebo uplynie 48 hodín, bude každému úlohy, ktoré ešte nebolo odovzdané, pridelená nula.


Pravidlá akademického správania: Utahská počítačová škola má politiku akademického zneužitia úradnej moci, ktorá vyžaduje, aby všetci registrovaní študenti podpísali formulár potvrdenia. Tento formulár musí byť podpísaný a zmenený na kanceláriu oddelenia pred hodnotením domácich úloh.

Táto trieda má nasledujúce zásady spolupráce:
Študenti môžu pri zadávaní úloh diskutovať o odpovediach s kýmkoľvek vrátane problémového prístupu, dôkazov a kódu. Všetci študenti však musia napísať svoj vlastný kód, dôkazy a zápisy. Ak ste na domácich úlohách spolupracovali s iným študentom do tej miery, do akej očakávate, že vaše odpovede môžu začať vyzerať podobne, musíte vysvetliť, do akej miery ste sa na domácich úlohách výslovne podieľali. Študenti, ktorých domáce úlohy sa zdajú príliš podobné a spoluprácu nevysvetlili, dostanú pri zadaní 0.

V prípade kvízov a záverečnej skúšky nie je povolený rozhovor s kýmkoľvek (okrem inštruktorov / CK) počas skúškového obdobia a výsledkom bude 0 v danom teste alebo kvíze.


8: 04 Zadanie v triede - lineárna algebra a python - matematika

Lineárna algebra s aplikáciami AMTH / MATH 222

Inštruktor: Michael Magee

Úradné hodiny: štvrtok 4.00 - 18.00 hod

Asistent učiteľa: Minju Lee

Kancelária: Dunham Labs 432 (spoločenská miestnosť)

Úradné hodiny: utorok a štvrtok 9.30 - 11.30 hod

Partnerský lektor: Jedidiah Thompson

Kancelária: Berkeley College Room A01

Úradné hodiny: St 19.30 - 21.30 a ne 14 - 16.00

Introduction to Linear Algebra, 4th edition, Gilbert Strang.

Varovanie: Toto je modrá kniha od Strang. Skontrolujte, či je vaša kniha modrá!

Ideme si prejsť celú učebnicu.

Ukážte svoju prácu pre každý problém. Otázky sú z učebnice.

HW 1.
1.1. Otázka 30
1.2. Otázka 2, 27
1.3. Otázka 3
2.1. Otázka 9, 20
2.2. Otázky 13, 16
2.3. Otázky 7, 29
2.4. Otázky 20,34

HW 2.
2.5. Otázka 2, 25, 29, 40
2.6. Otázky 7, 16, 23
2.7. Otázky 7, 13, 24

HW 3.
3.1. Otázky 18, 27, 28
3.2. Otázky 1, 21, 27
3.3. Otázky 2, 12, 15

HW 4.
3.4. Otázka 1, 23, 34
3.5. Otázky 1,9, 13, 16
3.6. Otázky 3, 13, 14

HW 5. Vybrané riešenia
4.1. Otázka 4, 19, 22, 24, 26
4.2. Otázka 5, 13, 17, 25

HW 6.
3.2. Otázka 9
3.3. Otázka 11
3.4 Otázky 5, 11
3.5 Otázky 21, 24
3.6 Otázky 17, 25
4.1 Otázky 19, 20
4.2 Otázky 11, 12

HW 7. Riešenia
4.3. Otázka 1, 2
4.4. Otázka 4, 18 (ukázať fungovanie)
5.1. Otázka 3, 13, 28
5.2. Otázka 1, 4, 5

HW 8. Riešenia
5.2. Otázky 11, 14, 23, 28
5.3. Otázka 1, 6, 7, 19, 20

HW 9. Riešenia
6.1. Otázka 4, 12, 14, 25, 35
6.2. Otázka 2, 11, 16, 18, 31, 32

HW 10.
6.4. Otázka 1, 4, 19
6.5. Otázka 7, 11, 20
6.6. Otázka 1, 3, 21
6.7. Otázka 1 (ukážka fungovania), 6, 11

Stretávame sa na prednáške vo Watson Center (WTS) A51, v pondelok, stredu a piatok od 10.30 do 11.20 hod.

Pracovný deň: Triedy sa nestretávajú v pondelok 5. septembra.

Prednáška 5. 12. (M) * HW1 splatný v triede

Prednáška 7. 16. (F) * HW2 splatný v triede

Prednáška 10. 23. septembra (F) * HW3 splatný v triede

Prednáška 13. 30. septembra (F) * HW4 splatný v triede

Prednáška 16. 7. (F) * HW5 splatný v triede

Prednáška 19. 14. októbra (F) * HW6 splatné v triede

Prednáška 25. 4. novembra (F) * HW7 splatný v triede

Prednáška 28. 11. novembra (F) * HW8 splatné v triede

Prednáška 31. 18. novembra (F) * HW9 splatné v triede

Tu je kód Pythonu z piatkovej triedy. Budete si musieť stiahnuť NumPy (numerická knižnica pre Python) a PIL / Pillow (knižnica na spracovanie obrázkov v Pythone). Tie je možné získať pomocou pip Pythonovho správcu balíkov.


Pozri si video: Разбор МАТАНА и ЛИНАЛА в Python для Data Science. Easy Level basic (November 2021).