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吴恩达《机器学习数学基础(线性代数/微积分)》mathematics-for-machine-learning(中英字幕)
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https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science 机器学习和数据科学数学专业化课程 《机器学习和数据科学数学专业化课程》是由DeepLearning.AI创建并由Luis Serrano教授的基础在线课程。这门适合初学者的专业化课程将帮助您掌握机器学习的基本数学工具。 许多机器学习工程师和数据科学家需要数学方面的帮助,即使是有经验的从业者也可能因为缺乏数学技能而受到限制。这门专业化课程采用创新的数学教学方法,帮助您快速而直观地学习,课程使用易于理解的插件和可视化工具,让您看到机器学习背后的数学原理是如何工作的。 这是一门适合初学者的课程,建议具备至少高中数学的基础。我们还建议具备基本的Python知识,因为实验室使用Python来演示与机器学习和数据科学最相关的学习目标。 应用学习项目 通过完成这门专业化课程,您将能够: - 以向量和矩阵的形式表示数据,并使用奇异性、秩和线性独立的概念来识别它们的属性。 - 应用常见的向量和矩阵代数运算,如点积、逆和行列式。 - 将某些类型的矩阵运算表示为线性变换。 - 在机器学习问题中应用特征值和特征向量的概念。 - 优化机器学习中常用的不同类型的函数。 - 在具有不同激活和损失函数的神经网络中执行梯度下降。 - 描述和量化机器学习模型所做预测中固有的不确定性。 - 理解机器学习和数据科学中常用的概率分布的特性。 - 应用最大似然估计(MLE)和最大后验估计(MAP)等常见的统计方法。 - 使用区间估计和误差边界评估机器学习模型的性能。 - 应用统计假设检验的概念。 通过完成这门专业化课程,您将具备在机器学习和数据科学中所需的数学基础,并能够应用这些概念和技能解决实际问题。
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