Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
Тариф «Перельман»
Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:
1. Разобраться в теории
Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
2. Подготовиться к собеседованию
Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
3. Читать научные статьи
Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
4. Полюбить математику
Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.
Содержание:
Блок 1 - Математический анализ
Модуль 1 - Одномерный математический анализ
- Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
- Множества и функции
- Пределы последовательностей
- Пределы функций и непрерывные функции
- Производные
- Одномерный градиентный спуск
Модуль 2 - Многомерный математический анализ
- R^n: расстояния и векторы
- Дифференциал и частные производные
- Производная по направлению и градиент
- Градиентный спуск
- Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)
Блок 2 - Линейная алгебра
Модуль 1 - Линейная алгебра
- Векторные пространства и линейные отображения
- Матрицы
- Нейронные сети
- Подпространства, базис, размерность
- Ранг матрицы и метод Гаусса
Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение
- Определитель, обратные матрицы, замена базиса
- Скалярное произведение, углы, расстояния
- Ортогональные матрицы
- Матричные разложения
- Собственные векторы и SVD
- Backpropagation
Блок 3 - Теория вероятностей
Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей
- Вероятностное пространство, события, исходы
- Равновероятные исходы
- Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
- Перестановки и биномиальные коэффициенты
- Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
- Ряды и счётное пространство исходов
Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей
- Интеграл и непрерывное пространство исходов.
- Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Основы статистики: статистические тесты
Вы находитесь на странице товара «Михаил Миронов, Екатерина Минеева / stepik academy - Математика для Data Science (2021)».
Это версия материала в лучшем качестве без водяных знаков.
Скриншоты содержимого, платформы и качества записи можно посмотреть выше.
Материал относится к 2021 году.
Оригинальная стоимость курса у автора составляет
13500 рублей.
В магазине Coursx.net материал доступен за
99 рублей.
Обучающий курс входит в рубрику «Программирование».
Другие материалы автора «Михаил Миронов, Екатерина Минеева / stepik academy»
можно найти через поиск по сайту.
