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唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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本课程已更新1140分钟,127节,如果每天学习1小时,预计学习19天。
课时介绍 <p><span> </span> </p><p>购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑</p><p><img src="https://img-bss.csdn.net/201908070553211287.jpg" alt="" /> </p><p>数据科学与人工智能数学基础课程旨在帮助同学们打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,掌握核心知识点。课程章节内容较多,初级同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!</p>
第一章:高等数学基础
第二章:微积分
第三章:泰勒公式与拉格朗日
第四章:线性代数基础
第五章:特征值与矩阵分解
第六章:随机变量与概率估计
第七章:概率论基础
第八章:数据科学必备分布
第九章:核函数变换
第一十章:熵与激活函数
第一十一章:回归分析
第一十二章:假设检验
第一十三章:相关分析
第一十四章:方差分析
第一十五章:聚类分析
第一十六章:贝叶斯分析
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