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机器学习中的数学第二期-QY
〖课程介绍〗:
本第二期与第一期的主要改进： 1 硬性条件大力提升。杜绝数学1因麦克风、手写板、语速过快导致的上课体验不佳； 2 讲清楚每个知识点。杜绝堆砌知识、罗列结论，重点阐述来龙去脉、因果为何； 3 通俗易懂更成体系。站在初学者的理解和接受程度，一步步循序渐进，厘清整个机器学习所需要掌握的数学体系； 4 加强作业测评巩固。每次课均布置作业，且最后设置考核； 5 讲师团队再次升级。管、孙、唐三大博士 + 寒老师坐阵，既通晓本质，更透析应用。
〖课程目录〗:
第一课：微分学基本概念
第二课：微分学进阶
第三课：概率论简介
第四课：极大似然估计
第五课： 线性代数基础
第六课：线性代数进阶
第七课：凸优化简介
第八课：优化的稳定性
第九课：从线性模型谈起的机器学习分类与回归
第十课：从信息论到工业界最爱的树模型
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发表于 2019-7-5 10:58:41
发表于 2019-7-18 05:58:36
发表于 2020-2-10 21:51:42
发表于 2020-3-24 22:18:57
