آموزش جبر خطی محاسباتی با پایتون و NumPy

Computational Linear Algebra with Python & NumPy

محاسبات جبر خطی با استفاده از NumPy SciPy، عملیات ماتریس، تجزیه خطی، تجزیه و تحلیل اجزای اصلی

---

آموزش جبر خطی و هندسه 2

Linear Algebra and Geometry 2

خیلی بیشتر در مورد ماتریس. فضاهای برداری انتزاعی و پایه های آنها

---

آموزش جبر خطی و هندسه 3

Linear Algebra and Geometry 3

فضاهای محصول درونی، فرم های درجه دوم، و حل مسائل پیشرفته تر

---

آموزش جبر خطی و هندسه 1

Linear Algebra and Geometry 1

سیستم های معادلات، ماتریس ها، بردارها و هندسه

---

آموزش جبر خطی کامل: تئوری و پیاده سازی در کد

Complete linear algebra: theory and implementation in code

مفاهیم جبر خطی و تجزیه و تحلیل ماتریس را بیاموزید و آنها را در MATLAB و Python پیاده سازی کنید.

---

آموزش استاد جبر خطی شوید

Become a Linear Algebra Master

همه چیز را از جبر خطی یاد بگیرید، سپس دانش خود را با بیش از 400 سوال تمرینی آزمایش کنید

---

آموزش ریاضیات جبر خطی برای علم داده های یادگیری ماشین

Linear Algebra Mathematics for Machine Learning Data Science

Go Zero to Pro - جبر خطی کامل - ریاضیات برای علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

---

آموزش مبانی یادگیری ماشین: جبر خطی

Machine Learning Foundations: Linear Algebra

اصول جبر خطی، پایه ریاضی الگوریتم های یادگیری ماشین را کاوش کنید.

---

آموزش جبر خطی و انتخاب ویژگی در پایتون

Linear Algebra and Feature Selection in Python

مبانی نظری و عملی را به دست آورید که به شما امکان می دهد یادگیری ماشینی را با درک کامل بیاموزید

---

آموزش NumPy Essential Training: 2 MatPlotlib و قابلیت های جبر خطی

NumPy Essential Training: 2 MatPlotlib and Linear Algebra Capabilities

مهارت های مورد نیاز برای ایجاد موفقیت آمیز ماژول های تحلیلی NumPy و ساخت برنامه های تحلیلی حرفه ای را بیاموزید.

---

آموزش جبر خطی پیشرفته سطح کالج! تئوری و برنامه نویسی

College Level Advanced Linear Algebra! Theory & Programming!

جبر خطی (matlab - python) و حساب ماتریسی برای یادگیری ماشین، رباتیک، گرافیک کامپیوتری، کنترل و موارد دیگر!

---

آموزش اعمال جبر خطی با R

Applying Linear Algebra with R

اگر می خواهید در ریاضیات پشت سر رگرسیون ، تجزیه و تحلیل م componentلفه های اصلی و سایر مباحث یادگیری ماشین شرکت کنید ، این دوره را بگذرانید. این دوره به زبان R است و از نظر ریاضی فشرده است ، اما مباحث را می توان به هر زبان برنامه نویسی پیاده سازی کرد.

---