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【机器学习】芝加哥大学 STAT 27700 | 机器学习的数学基础
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https://voices.uchicago.edu/willett/teaching/fall-2019-mathematical-foundations- 本课程介绍了机器学习核心中的关键数学概念。重点是矩阵方法和统计模型,并具有从分类和聚类到降噪和推荐系统等实际应用。涵盖的数学主题包括线性方程,回归,正则化,奇异值分解,迭代优化算法和概率模型。机器学习主题包括LASSO,支持向量机,内核方法,聚类,字典学习,神经网络和深度学习。预计学生将学习微积分课程并接触数值计算
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