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課程大綱：

機器學習數(shù)學基礎(chǔ)培訓

課程將對機器學習所涉及的數(shù)學基礎(chǔ)知識進行講解和回顧，

包括微積分，線性代數(shù)，概率論，

以及統(tǒng)計學等，并使用 Python 完成實踐。

1 標量、向量與張量

2 Python 的廣播機制

3 矩陣的轉(zhuǎn)置

4 特征值分解和奇異值分解

5 函數(shù)

6 鏈式法則

7 小二乘法

8 全概率公式

9 概率分布

10 方差和協(xié)方差

11 矩陣加法和乘法

12 單位矩陣

13 矩陣的逆

14 主成分分析法

15 導數(shù)與偏導數(shù)

16 梯度下降算法

17 條件概率公式

18 貝葉斯公式

19 數(shù)學期望

20 假設(shè)檢驗

1
線性代數(shù)

1.向量、標量和張量

2.矩陣運算

3.Python的廣播機制

4.單位矩陣

5.矩陣的轉(zhuǎn)置和逆

6.特征值分解和奇異值分解

7.主成分分析法

1
葡萄酒數(shù)據(jù)可視化

1.特征分解

2.奇異值分解

3.主成分分析

2
微積分學

1.線性函數(shù)與非線性函數(shù)

2.導數(shù)與偏導數(shù)

3.鏈式法則

4.梯度下降算法

5.局部優(yōu)和全局優(yōu)

6.小二乘法

2
高爾夫球命中率

1.梯度下降算法

2.數(shù)據(jù)的標準化

3.高爾夫球的精確率預(yù)測

3
概率論和統(tǒng)計學

1.概率公式

2.隨機變量

3.概率分布

4.數(shù)學期望

5.方差、標準差和協(xié)方差

6.假設(shè)檢驗

3
糖尿病診斷預(yù)測

1.條件概率

2.貝葉斯推斷

3.正態(tài)分布函數(shù)