機器學習的數學基礎

基本線性代數和微積分在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中的實戰應用

從這 16.5 小時的課程，你會學到

數學是資料科學和機器學習的核心。因此，要成為最好的資料科學家，你必須對最相關的數學有實際的理解。

藉助 Scikit-learn 和 Keras 等高級程式庫，資料科學入門很容易。但是，了解這些程式庫中演算法背後的數學運算提供你無限的可能性。從識別建模問題到發明新的更強大的解決方案，了解其背後的數學可以顯著增加你在職業生涯中的影響力。

在深度學習大師 Jon Krohn 博士的帶領下，本課程提供了對數學的牢固掌握，如線性代數和微積分，這是機器學習演算法和資料科學模型的基礎。

該課程分為以下幾個部分。

在每個部分中，你都會發現大量動手作業、Python 程式碼演示和實踐練習，讓你的數學遊戲達到最佳狀態！

這門機器學習的數學基礎課程已經完成，但在未來，我們打算增加數學以外的相關學科的獎勵內容，即：機率、統計、資料結構、演算法和優化。現在註冊包括免費、無限制地訪問所有這些未來的課程內容——總共超過 25 小時。

你準備好成為一名傑出的資料科學家了嗎？教室見。

Dr Jon Krohn 首席資料科學家和排名第一的暢銷書作者

Jon Krohn是機器學習公司 untapt 的首席資料科學家。他撰寫了《深度學習圖解》一書，該書一經出版即成為第一暢銷書，被翻譯成六種語言。

Jon 因其引人注目的講座而聞名，他在哥倫比亞大學和紐約大學親自授課，並透過O’Reilly和SuperDataScience播客進行線上授課。

他擁有牛津大學的博士學位，自2010年以來一直在領先的學術期刊上發表機器學習方面的文章；他的論文已被引用超過一千次。

Ligency Team 幫助資料科學家獲得成功

你們好。

我們是Ligency的公關和行銷團隊。當新課程釋出時，當我們釋出新的播客、部落格、分享 cheatsheets等時，你將會聽到我們的聲音

我們在這裡幫助你保持在資料科學和技術的最尖端。

在課堂上見。

真誠的。

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