DeepLearning.AI
机器学习和数据科学数学 专项课程
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机器学习和数据科学数学 专项课程

掌握人工智能和机器学习工具包. 机器学习和数据科学数学是一个适合初学者的专业,您将学习机器学习的基本数学工具包:微积分、线性代数、统计学和概率论。

Luis Serrano

位教师:Luis Serrano

115,569 人已注册

深入学习学科知识
4.6

(2,791 条评论)

中级 等级

推荐体验

12 周 完成
在 5 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识
4.6

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中级 等级

推荐体验

12 周 完成
在 5 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度

您将学到什么

  • 深入了解使机器学习算法发挥作用的数学知识。

  • 让您从数据分析中获得更多收益的统计技术。

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 DeepLearning.AI 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

机器学习和数据科学线性代数

机器学习和数据科学线性代数

第 1 门课程34小时

您将学到什么

  • 将数据表示为向量和矩阵,并使用奇异性、秩和线性独立性的概念识别其属性

  • 应用常见的向量和矩阵代数运算,如点积、逆和行列式

  • 将某些类型的矩阵运算表示为线性变换,并将特征值和特征向量的概念应用于机器学习问题

您将获得的技能

类别:线性代数
类别:降维
类别:数学建模
类别:Python 程序设计
类别:机器学习
类别:数据操作
类别:Machine Learning 方法
类别:NumPy
类别:数据转换
类别:应用数学
类别:数据科学
机器学习和数据科学微积分

机器学习和数据科学微积分

第 2 门课程26小时

您将学到什么

  • 利用导数和梯度的特性,分析优化机器学习中常用的各类函数

  • 对机器学习中常用的各类函数进行近似优化

  • 直观地解释机器学习中常用的不同类型函数的微分

  • 在具有不同激活和成本函数的神经网络中执行梯度下降功能

您将获得的技能

类别:微积分
类别:人工神经网络
类别:衍生产品
类别:数学建模
类别:回归分析
类别:数值分析
类别:Python 程序设计
类别:应用数学
类别:深度学习
类别:机器学习

您将学到什么

  • 描述和量化机器学习模型预测中固有的不确定性

  • 形象直观地理解机器学习和数据科学中常用概率分布的属性

  • 将最大似然估计 (MLE) 和最大先验估计 (MAP) 等常用统计方法应用于机器学习问题

  • 使用区间估计值和误差范围评估机器学习模型的性能

您将获得的技能

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

获得职业证书

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位教师

Luis Serrano
DeepLearning.AI
4 门课程215,748 名学生

提供方

DeepLearning.AI

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自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
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