机器学习数学基础(一年有效期)

机器学习数学基础(一年有效期)
共45节 111人在学 课程详情
  • 机器学习数学基础-课程简介
  • 机器学习的情境
  • 向量和矩阵
  • 列向量的几何表示法
  • 量级测量
  • 用代码表示向量
  • 线性代数操作
  • 动机
  • 点积
  • 矩阵算法
  • Hadamard 乘积
  • 乘积的性质
  • 矩阵运算的几何表示
  • 如何计算行列式
  • 可逆性
  • 线性依赖性
  • 概率基础
  • 直觉
  • 概率术语
  • 概率公理
  • 概率理论可视化
  • 条件概率
  • 贝叶斯规则
  • 独立性
  • 独立性
  • 熵
  • 连续随机变量
  • 高斯
  • 构建模型
  • 单变量导数微积分
  • 最大似然估计:激发微积分
  • 导数
  • 高阶导数
  • 梯度下降
  • 牛顿法
  • 总结
  • 多元导数微积分
  • 直觉
  • 偏导数
  • 梯度
  • 矩阵微积分
  • 二阶导数
  • 高维空间的牛顿法
  • 凸性
  • 总结

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    课时介绍

    要理解现代机器学习,您还需要理解向量和矩阵、线性代数、概率定理、一元微积分和多元微积分。本课程由 Amazon Machine Learning 讲师 Brent Werness 讲授,涵盖所有相关内容。

    课程介绍

    要理解现代机器学习,您还需要理解向量和矩阵、线性代数、概率定理、一元微积分和多元微积分。本课程由 Amazon Machine Learning 讲师 Brent Werness 讲授,涵盖所有相关内容。

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