课程描述
机器学习的数学基础是算术和线性代数课程，重点是数据科学和机器学习，由 Udemy Academy 出版。数学及其子学科如代数和微积分实际上是人工智能、数据构建科学和机器学习等新知识的核心和基础，并且在实现基于这些科学的系统中发挥着非常重要的作用。他是这样的。学习数学基础知识可以帮助您更深入地了解机器学习问题，并为您未来的职业生涯铺平道路。借助 Scikit-learn 和 Keras 等高级库和框架，任何知识水平的人都可以进入科学世界。但这并不意味着他们专攻这些领域。
为了深入理解各种算法和幕后的逻辑，基于机器学习数学的系统将发挥非常重要的作用，将为你打开一扇无限之窗。掌握数学最重要的优势之一是在建模和开发更高效、更轻量级算法的过程中识别错误。在课程的训练过程中和每个部分之后，你会遇到一系列有目的的练习、Python应用代码示例和测试，它们对你的技能发展起着非常重要的作用。
您将在机器学习的数学基础中学到什么
- 熟悉线性代数和微积分的基础知识
- 使用基于 Python 的库 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch
- 实现机器学习和数据科学中必要的计算和运算以及向量矩阵
- 降低复杂数据的多维性，将其简化为具有特定值和特定向量的基本数据和元素，单值分析或SVD和主成分分析或PCA的方法
- 使用简单和高级的技术解决不熟悉和未定义的变量
- 了解链式法则等高级微分规则
- 深入理解机器学习算法
课程规格
出版商：Udemy 讲师：Jon Krohn 博士和 Ligency I 团队 语言：英语 水平：入门到高级 课程数量：105 课时：15 小时 33 分钟
2021/11 课程主题
机器学习先决条件的数学基础
所有代码演示都将使用 Python，因此使用它或其他面向对象的编程语言的经验将有助于跟随实践示例。
熟悉中学水平的数学将使课程更容易跟上。如果您能够轻松处理定量信息——例如理解图表和重新排列简单的方程式——那么您应该做好充分准备来学习所有的数学知识。
图片
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