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机器学习数学基础 实战课
Python 机器学习
619 人学过 44 次评价 难度: 中级 综合评分: 9.5 2020-05-06 更新
¥ 69
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课程介绍
章节目录
课程问答&报告
课程评价 44
你将学到的
标量、向量与张量
矩阵加法和乘法
Python 的广播机制
单位矩阵
矩阵的转置
矩阵的逆
特征值分解和奇异值分解
主成分分析法
函数
导数与偏导数
链式法则
梯度下降算法
最小二乘法
条件概率公式
全概率公式
贝叶斯公式
概率分布
数学期望
方差和协方差
假设检验
详细介绍

机器学习的起源便来自数学,几乎每一种机器学习算法都会或多或少的使用到数学知识。因此,在学习机器学习之前,我们有必要先来复习一些相关的数学知识。本课程的主要目的就是系统的对机器学习中用到的数学知识进行阐述并用 Numpy 对其进行实现,进而避免同学们在正式开始学习机器学习时,对公式推导和代码实现一筹莫展。本课程包含内容如下:

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图片描述

先学课程

需要先了解基础的 Python 语法,推荐学习 Python3 简明教程

课程难度

  • 简单

适合人群

  • 本课程适用于准备入门机器学习,但是对基础数学知识有所遗忘的同学。以及那些对机器学习中的公式推导一筹莫展的同学。

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
  • 版权说明:课程内容为蓝桥云课原创或蓝桥云课在原作者授权下制作。未经书面同意,擅自爬取、转载和再分发课程内容,均将受到严肃追责。
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课程教师
LOU2311851672 共发布过 6 门课程 共有 7017 位学生
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