#資料科學家必學的機器學習先修課
#早鳥8折倒數2週
❓ 除了會寫程式,演算法背後的數學基礎你理解了嗎?
就像蓋一棟房子,地基要扎實房子才會穩,在資料科學領域中,學習數學與統計就像打地基,當地基不穩時,房子就會容易垮,唯有掌握數學與統計基礎觀念,你的機器學習才會穩。
🏆 一次打好統計數學6基礎
課程內容包含54個單元(33個課程影片+21個自我測驗),共5.8小時課程,內容深入淺出搭配經典案例與圖表說明,從高中數學基礎開始複習,並帶你延伸到機器學習中的實際運用與實作,讓初學者補上斷層,輕鬆理解機器學習的應用與概念。
📌 強化機器學習基本功
✔ 向量、矩陣和張量實作
✔ 範數與特徵分解實作
✔ 梯度視覺化實作
✔ 機率分佈視覺化實作
✔ 協方差矩陣計算實作
✔ 假設檢定實作(A/B Test)
✔ 運用數學基礎進行機器學習實作
✔ 運用數學基礎進行深度學習實作
❤️ 免費試閱專區:
🔑 課程規劃與範疇:https://www.tibame.com/course/1972/mission/31433
🔑 基礎幾何
https://www.tibame.com/course/1972/mission/30699
🔑 梯度視覺化實作
https://www.tibame.com/course/1972/mission/30711
📢 早鳥課程連結:
👉 https://bit.ly/3gLrEjh
線性代數基礎 在 緯育TibaMe Facebook 的最佳貼文
#當一位資料科學家別說你不懂數學
🔸 進行機器學習前,這些數學基礎你理解了嗎?
純量、向量,矩陣、張量、特徵值和特徵向量
梯度優化、機率分佈、假設檢定概念..等
🔸資料科學家必學的機器學習先修課
這是一堂以「初學者」或對「機器學習」有興趣的人所設計的「機器學習先修課」,希望可以讓初學者補上那些斷層,較容易理解機器學習的應用概念。
課程5.8小時29個單元超高CP值!
主要包含:
☑ 機器學習需要的數學基本概念
☑ 機器學習需要的線性代數
☑ 機器學習需要的多元微積分
☑ 機器學習需要的機率分布
☑ 機器學習需要的基礎統計
☑ 數學在機器學習的應用
從數學基礎開始複習,並延伸到機器學習的運用概念,
一次打好統計數學6基礎,不再是一位只會跑分析的工具人~
立刻打造數學基礎與統計地基
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課程說明
資料科學與人工智慧必備數學基礎課程,幫助你快速打下數學基礎,通俗講解其中每一個知識點。
課程內容涉及高等數學,線性代數,概率論與統計學,在學習過程中應當以理解為出發點並不需要死記每一個公式,快速掌握核心知識點。
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