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机器学习数学在线课程

掌握机器学习数学。了解作为构建机器学习模型基础的线性代数、微积分和概率论。

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 线性代数, A/B 测试, 微积分, Machine Learning 方法, 数据转换, 统计推理, 抽样(统计), NumPy, 降维, 概率, 概率分布, 描述性统计, 统计假设检验, 概率与统计, 数值分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2930 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: Algorithm, 应用数学, 微积分, 机器学习, 线性代数, 数据科学, 数据操作, 回归分析, 衍生产品, Python 程序设计, 机器学习算法, 统计, NumPy, 降维, 人工神经网络, 概率与统计, Jupyter, 统计分析, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    您将获得的技能: Integral Calculus, Engineering Calculations, Data Analysis, Probability & Statistics, Engineering Analysis, Computational Logic, Statistical Analysis, Linear Algebra, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Mathematical Modeling, Trigonometry, Bayesian Statistics, Advanced Mathematics, Statistical Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Descriptive Analytics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    160 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Algorithm, 应用数学, 数据操作, 数据科学, 线性代数, NumPy, 机器学习算法, Python 程序设计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 线性代数, 数据操作, 数据科学, Machine Learning 方法, 数据转换, 降维, Python 程序设计, NumPy, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: A/B 测试, 数据科学, 探索性数据分析, 统计推理, 抽样(统计), 概率分布, 统计假设检验, 统计机器学习, 概率, 统计可视化, 统计分析, 贝叶斯统计, 概率与统计, 描述性统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 数据伦理, 机器学习, 分类与回归树 (CART), 人工智能, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 无监督学习, NumPy, Python 程序设计, 强化学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 决策树学习, 负责任的人工智能, Jupyter, 功能工程, 监督学习, 深度学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    3.6万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 机器学习, 回归分析, 衍生产品, 人工神经网络, Python 程序设计, 数值分析, 数学建模, 深度学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学多元微积分

    您将获得的技能: 微积分, 线性代数, 衍生产品, 回归分析, Python 程序设计, 人工神经网络, 机器学习算法, 高等数学, 统计分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5737 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

    您将获得的技能: Linear Algebra, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Mathematics, Numerical Analysis, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Dimensionality Reduction, Data Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • Mathematics for Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services

关于 Mathematics For Machine Learning 的常见问题

机器学习数学是一门基础学科,它使学生掌握有效理解和应用机器学习算法所需的数学概念和技术。 它涉及学习各种数学学科,如线性代数、微积分、概率论和优化。

在机器学习中,数学概念在开发模型、进行预测和评估算法准确性方面发挥着至关重要的作用。 了解线性代数有助于操作和转换数据,而微积分则能优化算法以提高性能。 概率论被用来模拟不确定性,并根据统计分析做出预测。

通过学习机器学习数学,个人可以获得设计和构建机器学习模型、解释其结果以及根据数据驱动的见解做出明智决策所需的技能。 它是在机器学习领域学习和工作的基础,对于任何寻求数据科学或人工智能职业的人来说都是必不可少的。 ‎

要想在机器学习数学方面取得优异成绩,您应重点培养以下技能,打下坚实的基础:

  1. 线性代数:了解矩阵代数、特征值、特征向量和线性变换对于理解机器学习算法及其数学基础至关重要。

  2. 微积分:熟练掌握微积分(包括微分和积分)是理解优化算法和梯度下降的必要条件,这是机器学习的基础。

  3. 概率与统计:要解决与机器学习模型相关的问题,如估计参数和进行预测,就必须对概率论、统计推断和假设检验有扎实的了解。

  4. 多元微积分:熟悉多元微积分中的偏导数、梯度和优化技术对于优化复杂的机器学习模型至关重要。

  5. 优化:了解梯度下降、随机梯度下降和凸优化等各种优化算法,对于训练机器学习模型和获得准确结果至关重要。

  6. 算法分析:掌握算法复杂性和效率分析知识有助于评估机器学习算法的性能和可扩展性。

请记住,这些都是理解和使用机器学习所需的核心数学概念。 通过实际编程知识和实施机器学习模型的实践经验来补充这些技能,将大大提高您对机器学习数学的熟练程度。 ‎

掌握了机器学习数学技能,您就可以在数据科学和人工智能领域寻求各种工作机会。 您可以考虑的工作岗位包括

  1. 数据科学家:利用数学技能分析复杂的数据集,建立预测模型,并提取见解以解决实际问题。

  2. 机器学习工程师:设计和实施机器学习算法、开发模型并优化其性能,以实现智能决策系统。

  3. 人工智能研究员:开展人工智能领域的研究,侧重于数学基础、算法和技术,以推进机器学习模型的发展。

  4. 数据分析师:应用数学概念分析和解释大型数据集,识别模式并得出有意义的结论,为业务决策提供支持。

  5. 定量分析员:利用数学模型和统计方法开发金融模型,进行风险分析,为金融业的投资战略提供支持。

  6. 运营研究分析员:应用数学优化技术解决复杂的业务问题,做出数据驱动的决策,提高运营效率。

  7. 统计学家:运用数学技能收集、分析和解释各种来源的数据,开展统计研究,并提供见解以指导知情决策。

  8. 软件工程师:为机器学习应用开发算法和编写代码,将数学模型应用到生产质量软件中。

以上只是几个例子,各行各业对机器学习方面的数学技能的需求都在持续增长。 ‎

最适合学习机器学习数学的人是那些数学基础扎实并对机器学习领域感兴趣的人。 他们应熟练掌握线性代数、微积分、概率论和统计学等概念。 此外,喜欢解决问题、逻辑思维并热衷于数据分析和建模的人会发现学习机器学习数学非常有益。 ‎

以下是一些与机器学习数学相关的主题:

  1. 线性代数:了解向量、矩阵和线性方程对于涉及回归和分类等概念的机器学习算法至关重要。

  2. 微积分微分和积分的概念对于优化梯度下降等机器学习模型非常重要。

  3. 概率论了解概率分布、随机变量和统计推断对许多机器学习技术(如贝叶斯网络或隐马尔可夫模型)至关重要。

  4. 统计学:假设检验、置信区间和回归分析等统计概念的知识对于解释数据和评估机器学习模型非常有价值。

  5. 优化:凸优化和基于梯度的方法等技术在训练机器学习模型和最小化其损失函数方面发挥着重要作用。

  6. 信息论:了解熵、互信息和数据压缩等概念,有助于深入了解如何衡量和最大限度地提高机器学习算法的效率。

  7. 图论:图算法和网络分析知识在推荐系统、社交网络分析和模式识别等领域非常有用。

  8. 数值分析:了解数值方法和算法有助于解决机器学习中遇到的数学问题,如求解方程组或近似求解。

通过学习这些主题,您可以获得坚实的数学基础,在机器学习领域大显身手。 ‎

在线机器学习数学课程提供了一种方便灵活的方式来增强您的知识或学习新知识 机器学习数学是一门基础学科,它使个人掌握理解和有效应用机器学习算法所需的数学概念和技术。 它涉及学习各种数学学科,如线性代数、微积分、概率论和优化。

在机器学习中,数学概念在开发模型、进行预测和评估算法准确性方面发挥着至关重要的作用。 了解线性代数有助于操作和转换数据,而微积分则能优化算法以提高性能。 概率论被用来模拟不确定性,并根据统计分析做出预测。

通过学习机器学习数学,个人可以获得设计和构建机器学习模型、解释其结果以及根据数据驱动的见解做出明智决策所需的技能。 它是在机器学习领域学习和工作的基础,对于任何寻求数据科学或人工智能职业的人来说都是必不可少的。 技能由顶尖大学和行业领导者提供的机器学习数学课程种类繁多,可根据不同技能水平进行选择。 ‎

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此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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