Mathematics for Machine Learning Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：机器学习的数学专业 概述：在许多机器学习和数据科学的高级课程中，学习者往往需要重新掌握数学基础知识。这些知识可能在学校或大学时学过，但由于教授时的上下文不同，或未能直观理解，使得将其与计算机科学中的应用关联变得困难。该专业旨在弥补这一差距，帮助您迅速掌握基础数学，建立直观理解，并与机器学习和数据科学相联系。 第一门课程是线性代数，介绍线性代数的概念及其与数据的关系，学习向量和矩阵的定义以及如何使用它们。 第二门课程是多元演算，构建在第一门课程的基础上，旨在优化拟合函数以实现良好的数据拟合。课程从入门级演算开始，借助第一门课程中的矩阵和向量技术进行数据拟合的学习。 第三门课程是使用主成分分析进行降维，利用前两门课程中的数学知识压缩高维数据。该课程为中等难度，需具备Python和numpy的知识。 最终，完成该专业课程后，学习者将掌握继续学习更高级机器学习课程所需的数学知识。 课程大纲： 1. 机器学习的数学：线性代数 - 提供单位：伦敦帝国学院 - 内容：讲解线性代数的概念及其与向量的关系。 - 课程链接：[线性代数](https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning) 2. 机器学习的数学：多元演算 - 提供单位：伦敦帝国学院 - 内容：介绍构建常见算法所需的多元演算基础。 - 课程链接：[多元演算](https://www.coursera.org/learn/multivariate-calculus-machine-learning) 3. 机器学习的数学：PCA - 提供单位：伦敦帝国学院 - 内容：介绍主成分分析的数学基础。 - 课程链接：[主成分分析](https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning) 欢迎报名参加，免费学习这些课程！

Introduction to Mathematical Thinking (CourseraArchive) 0 个评论 关注

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简介: Stanford University