Flesh
Модератор
- Сообщения
- 75,492
- Реакции
- 637,115
Автор: Stepik Academy
Название: Математика для Data Science (2021)
Описание:
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
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.
Блок 1 - Математический анализ
Модуль 1 - Одномерный математический анализ
Модуль 1 - Линейная алгебра
Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей
Подробнее:
Скачать:
Название: Математика для Data Science (2021)
Описание:
Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.
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.
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
- R^n: расстояния и векторы
- Дифференциал и частные производные
- Производная по направлению и градиент
- Градиентный спуск
- Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)
Модуль 1 - Линейная алгебра
- Векторные пространства и линейные отображения
- Матрицы
- Нейронные сети
- Подпространства, базис, размерность
- Ранг матрицы и метод Гаусса
- Определитель, обратные матрицы, замена базиса
- Скалярное произведение, углы, расстояния
- Ортогональные матрицы
- Матричные разложения
- Собственные векторы и SVD
- Backpropagation
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
- Интеграл и непрерывное пространство исходов.
- Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Основы статистики: статистические тесты
Подробнее:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Скачать:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Последнее редактирование:
Похожие темы из этого раздела:
- [ImloroYM] Magic Tenses: Полное понимание английских времён [Stepik] (2024)
- [Stepik] Шухăшла - основы аналитического мышления (Think-101)
- [Михаил Непомнящий] Тестирование JavaScript и React приложений [Stepik] (2024)
- [Екатерина Бабичева] Финансы простым языком, с юмором и лайфхаками [Stepik] (2023)
- [Алексей Ильющенко] Разработка приложений на Python - KivyMD - Дизайн Google [Stepik] (2024)
- [Антон Щербак] Работа с датой и временем в Python [Stepik] (2024)
- [Иван Орехов] ChatGPT для начинающих: как использовать готовые решения [Stepik] (2024)
- [Шибаев Александр] Многозадачность в Python. Многопроцессное программирование [Stepik] (2024)
- [Stepik] Роадмап деда-программиста. Python бэкенд с 0 до джуна (2024)
- [Михаил Кулешов] Быстрое и понятное освоение Excel [Stepik] (2023)