[老汤-人工智能]机器学习一之数学基础

课程目标:掌握机器学习需要的三大数学基础知识:微积分、线性代数以及概率统计

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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握机器学习需要的三大数学基础知识:微积分、线性代数以及概率统计

适用人群

有大学高等数学、线性代数以及概率统计基础的同学

课程简介

本课程掌握机器学习需要的两个数学基础知识:微积分、线性代数


微积分基础包括:

1、无穷和极限

2、导数

3、可导函数求导

4、复合函数求导

5、偏导数

6、函数极值点求解


线性代数主要讲解了机器学习需要的矩阵知识,包括:

1、矩阵以及特殊矩阵

2、矩阵运算

3、矩阵转置

4、行列式和逆矩阵

5、初等变换

6、矩阵的秩

7、特征值和特征向量

8、最小二乘法

9、矩阵分解

10、梯度下降法


【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分:

机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/sd/80200 ):从微积分和线性代数两个方面讲解机器学习需要的数学知识

机器学习二之线性回归(https://edu.51cto.com/sd/7feec  ):讲解机器学习中最简单也是最常用的线性回归算法(包括一元线性回归和多元线性回归算法)

机器学习三之逻辑回归(https://edu.51cto.com/sd/52d18  ):讲解机器学习中分类算法(也就是逻辑回归算法),还讲解了解决机器学习的过拟合问题

机器学习四之模型调试(https://edu.51cto.com/sd/89e23  ):讲解机器学习中怎么来评估模型、测试模型以及怎样定位模型问题等

机器学习五之SVM算法(https://edu.51cto.com/sd/0dda5  ):讲解机器学习中应用很广泛的支持向量机算法(即SVM算法)

机器学习六Spark机器学习实战一(https://edu.51cto.com/sd/8aeee  ):航班延迟预测

机器学习七之决策树算法(https://edu.51cto.com/sd/8ebe9  ):讲解机器学习中决策树算法,以及基于决策树的回归树算法、提升树算法以及梯度提升算法等算法

机器学习八Spark机器学习实战二(https://edu.51cto.com/sd/2194b  ):运动数据分类

机器学习九之非监督类型算法(https://edu.51cto.com/sd/24a14  ):讲解机器学习中非监督类型的算法,包括:聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法

机器学习十Spark机器学习实战三(https://edu.51cto.com/sd/198f3  ):uber载客位置聚类分析

机器学习十一Spark推荐系统实战(https://edu.51cto.com/sd/63444  ):讲解怎样使用Spark实现推荐系


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第一章微积分
7节1小时4分钟
1-1章节内容 [免费试看]
06:30
1-2无穷和极限
11:55
1-3导数
07:54
1-4可导函数求导
14:53
1-5复合函数的求导
04:17
1-6偏导数
05:24
1-7函数极值点求解
13:14
第二章线性代数基础
11节2小时56分钟
2-1章节内容
01:42
2-2矩阵以及特殊矩阵
12:44
2-3矩阵运算
26:41
2-4矩阵转置
05:27
2-5行列式和逆矩阵
11:43
2-6初等变换
27:24
2-7矩阵的秩
16:49
2-8特征值和特征向量
08:40
2-9最小二乘法
14:14
2-10矩阵分解
36:18
2-11梯度下降法
14:49
讲师介绍
老汤
讲师评分4.9分
多年大数据技术架构师,10年软件技术设计开发经验,在爱奇艺、北京国双科技(大数据上市公司)、快钱支付、华为等大型企业设计和开发大数据相关项目,大型的项目包含爱奇艺直播业务大数据中心的建设、2016奥运会CNTV网站流量分析、金融支付反欺诈项目以及电信计费数据清洗分析等数十个大数据相关项目。服务的行业有视频、电子营销、金融、电信等行业。国内首批Spark实践者之一,也是国内首个推出按照”软件即现实世界” 的原则来讲解Spark等大数据技术,丰富的大型企业内部培训大数据技术的经验。
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