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課程大綱：

機器學習數學基礎培訓

課程將對機器學習所涉及的數學基礎知識進行講解和回顧，

包括微積分，線性代數，概率論，

以及統計學等，并使用 Python 完成實踐。

1 標量(liang)、向量(liang)與張(zhang)量(liang)

2 Python 的廣播機制(zhi)

3 矩陣的轉置

4 特征(zheng)值分(fen)解和奇(qi)異值分(fen)解

5 函數

6 鏈式法則

7 小二乘法

8 全概率公式

9 概率分布

10 方差和協方差

11 矩陣加(jia)法(fa)和乘法(fa)

12 單位矩陣

13 矩陣的逆

14 主(zhu)成分分析(xi)法(fa)

15 導(dao)數(shu)與偏(pian)導(dao)數(shu)

16 梯度下降算法(fa)

17 條件概率公式

18 貝葉斯公式

19 數學期望

20 假設檢驗

1
線性代數

1.向(xiang)量(liang)、標量(liang)和張量(liang)

2.矩陣運算

3.Python的廣播機制

4.單位矩陣

5.矩陣的轉置和逆

6.特征(zheng)值分(fen)解和(he)奇異值分(fen)解

7.主成分分析法

1
葡萄酒數據可視化

1.特征分解

2.奇異值分解

3.主成分分析

2
微積(ji)分學

1.線性(xing)函數(shu)與(yu)非(fei)線性(xing)函數(shu)

2.導數與偏導數

3.鏈式法則

4.梯度下降算法

5.局(ju)部優(you)和全局(ju)優(you)

6.小二乘法

2
高爾夫球命中率(lv)

1.梯度下降算法

2.數據的標準化

3.高(gao)爾夫球的精確率預測(ce)

3
概(gai)率論和(he)統計學

1.概率公式

2.隨機變量

3.概率分布

4.數學期望

5.方差(cha)、標(biao)準差(cha)和協(xie)方差(cha)

6.假設檢驗

3
糖尿病診(zhen)斷預測

1.條件概率

2.貝葉斯推斷

3.正態分布函數