掌握統計學和機器學習: 直覺，數學，程式碼

Contents

透過 Python 和 MATLAB 中的實際應用程式，對統計資料和機器學習進行了嚴謹的深入研究

課程介紹影片

從這 38.5 小時的課程，你會學到

描述統計學(均值、方差等)
推理的統計學
T-檢驗( T-Tests )、相關性、變異數分析( ANOVA )、迴歸、聚類( clustering )
“黑盒子”統計方法背後的數學
如何在程式碼中實現統計方法
如何正確解讀統計資料，避免常見誤解
Python 和 MATLAB/ Octave 中的編碼技術
機器學習方法，例如聚類(Clustering)、預測分析( predictive analysis )、分類( classification )和資料清理( data cleaning )

要求

高中數學基礎
有動機學習統計和機器學習
Python 或是MATLAB 與統計工具箱(或 Octave)
熟悉一些程式設計語言以做可選擇的程式設計練習
本課程中程式設計是可選的，僅供編寫程式練習使用

課程說明

統計學和機率控制著你的生活。我不僅僅是指 YouTube 建議你接下來看什麼，我也不僅僅是指在課堂上或者酒吧裡遇到你未來的另一半的機會。人類行為、單細胞生物、地震、股市、十二月第一週是否會下雪等無數其他現象都是機率和統計性的。甚至宇宙最基本結構的本質也是由機率和統計支配的。

你需要了解統計學。

幾乎人類文明的所有領域都包含了程式碼和數值運算。這意味著許多工作和學習領域都基於 Python 和 MATLAB 等程式語言中的統計和機器學習技術的應用。這通常被稱為“資料科學”，並且是一個越來越重要的主題。統計和機器學習也是人工智慧 (AI) 和商業智慧的基礎。

如果你想讓自己成為任何技術領域面向未來的員工、雇主、資料科學家或研究員 – 從資料科學家到工程、研究科學家到深度學習建模者 – 你需要了解統計學和機器學習。你還需要了解如何使用 Python 或 MATLAB 等電腦語言來實現機率論和置信區間、k 均值聚類和 PCA、Spearman 相關性和邏輯迴歸等概念。

你應該選擇這門課程的原因有六個:

本課程涵蓋了所有你需要了解的統計學和機器學習的基礎知識，從條形圖到 ANOVAs，從迴歸到 k 均值，從 T-test 到非參數排列檢驗。
完成這門課程後，你將能夠理解廣泛的統計學和機器學習分析，甚至是這裡沒有教的特定的進階方法。這是因為你將學習進階方法的基礎。
本課程平衡了數學的嚴謹性和直覺的解釋，以及對程式碼的實際探索。
報名參加這個課程可以讓你進入 Q&A，我每天都積極參與其中。
我研究、開發和教授統計學已經有20年了，我認為數學真的很酷。

修讀本課程前需要知道的內容 :

高中數學程度。這是一門面向應用的課程，因此我不會詳細介紹證明、推導或微積分。
Python 或 MATLAB 的基本程式技能。只有當你想遵循程式碼時才需要這樣做。你無需編寫任何程式碼即可成功完成本課程！但是參加編碼練習將幫助您學習這些材料。 MATLAB 程式碼依賴統計和機器學習工具箱（如果沒有 MATLAB 或統計工具箱，可以使用 Octave）。 Python 程式碼是在 Jupyter Notebook 中編寫的。
我建議參加我的免費課程「非統計學家的統計素養」。它長達 90 分鐘，讓你對統計中的主要主題有一個鳥瞰圖，我將在本課程中詳細介紹這些主題。請注意，免費短期課程不是本課程所必需的，但可以很好地補充本課程。如果你以 1.5 倍速觀看，你可以在不到一小時的時間內看完整個故事！
你不需要任何統計、機器學習、深度學習或資料科學的經驗。這就是你在這裡的原因！

這門課程是最新的嗎？

是的，我定期維護我的所有課程。我添加新的講座以保持課程的“活力”，並且如果學生發現某個主題令人困惑或我在講座中犯了錯誤（很少見，但它發生了！）。

你可以查看本頁頂部的“上次更新”文本，以了解我上次改進本課程的時間！

如果你對材料有疑問怎麼辦？

本課程有一個 Q&A（問題和答案）部分，你可以在其中發布有關課程材料（有關數學、統計、編碼或機器學習方面）的問題。我嘗試在一天內回答所有問題。你還可以看到所有其他問題和答案，這確實提高了你的學習量！你可以透過發布正在進行的討論來為問答做出貢獻。

而且，你還可以發布你的程式碼以獲得回饋或只是為了炫耀 – 我喜歡學生實際上寫出比我更好的程式碼！（咳咳，這種情況並不常見。）

你現在該怎麼辦？

首先，恭喜你讀到這裡; 這意味著你對學習統計學和機器學習很感興趣。觀看預覽影片，檢視評論，當你準備好了，通過學習這門課程來投資你的大腦！

目標受眾

參加統計學或機器學習課程的學生
需要學習統計和機器學習的專業人士
想要了解數據分析的科學家
任何想要了解機器學習「幕後」的人
人工智慧（AI）學生
商業智慧學生

講師簡介

Mike X Cohen 神經學家，作家，教授 ( 更多講師主講課程介紹 )

我是一名神經科學家(腦科學家) ，也是荷蘭 Radboud 大學的副教授。我有一個活躍的研究實驗室，由美國、德國和荷蘭政府、歐盟、醫院和私人組織資助。

但是你們在這裡就能獲得我的教導，所以讓我告訴你們:

我有近 20 年的程式設計、資料分析、訊號處理、統計、線性代數和實驗設計的教學經驗。我教過大學生、博士候選人、博士後研究人員和正教授。我在“傳統的”大學課程、為期一週的特殊加強課程和諾貝爾獎獲得者的研究實驗室裡任教。我有超過 50 個小時的神經科學資料分析線上講座，你可以在我的網站和 youtube 頻道上找到。我已經寫了幾本關於這些主題的技術書籍(在亞馬遜上查詢吧!) 還有更多將會發表。

我不是想炫耀 – 我是想說服你，你來到了正確的地方，最大限度地從一個花了近 20 年時間精煉和完善他的教學風格的老師那裡學習。

超過 40000 名學生觀看了我 400 萬分鐘的課程(這是近 8 年的持續學習)。來看看為什麼！

我期待著在我的一門(或多門)課程中很快見到你。

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根據大眾的要求，這裡有一些針對不同教育目標的課程進度建議:

MATLAB 程式設計 : 學習 MATLAB 程式設計，掌握 MATLAB，影像處理

Python 程式設計：通過解決科學專案掌握 Python 程式設計；通過 Python 寫程式掌握數學

應用線性代數：完全線性代數；降維

訊號處理：了解傅里葉變換；生成和視覺化資料；訊號處理; 神經訊號處理

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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