掌握微積分–深度學習/機器學習/資料科學/資料分析/人工智慧的數學 – 動手實踐
Continue reading “微積分 – 資料科學、機器學習的數學”中文課程-線性代數 (Linear Algebra)
了解線性代數的數學原理、列空間、矩陣運算、階梯形矩陣、矩陣基、LU分解、特徵值分解、特徵向量尋找與評估、逆矩陣判斷、線性轉換、向量空間投影、行列式公式、歐拉公式,以及電腦科學的線性代數運用。
Continue reading “中文課程-線性代數 (Linear Algebra)”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
Continue reading “機器學習的數學基礎”掌握統計學和機器學習: 直覺,數學,程式碼
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
抽象代數: 跟著數學魔術師學群論
抽象代數 ( Abstract Algebra ) 是一門關於群體理論( Theory of Groups )的漂亮課程 🙂
Continue reading “抽象代數: 跟著數學魔術師學群論”離散數學
精通離散數學( Discrete Math ),數學和電腦科學的骨幹
Continue reading “離散數學”用 Matlab 實踐模糊邏輯基礎
用 Matlab 程式學習模糊( Fuzzy )邏輯控制和設計,並模擬真實世界的專案,這是令人驚艷的履歷組合
Continue reading “用 Matlab 實踐模糊邏輯基礎”SPSS 大師班: 從零開始學 SPSS
一個完整的一步一步的課程,掌握 IBM SPSS 統計,進行高階研究、統計和資料分析
Continue reading “SPSS 大師班: 從零開始學 SPSS”從寫 Python 程式精通數學
這門課程提供了一個使用 Python 學習代數、微積分、繪圖、三角函數和更多數學主題的機會,並且無需先前的 Python 程式設計經驗。 學習的內容包括算術、代數、繪圖、三角函數、微積分、線性代數、Python 程式設計、LaTeX 格式、資料視覺化和整合 Python、Markdown 和 LaTeX。 這門課程適合中學、高中、大學生,以及想要溫習數學和 Python 技能的資料專業人士,完全 Python 的初學者,以及想要將數學公式和概念轉譯成電腦程式碼的人士。
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