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人工智能]机器学习一之数学基础课程培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班):2024年11月18日
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

课程目标
掌握机器学习需要的三大数学基础知识:微积分、线性代数以及概率统计
适用人群
有大学高等数学、线性代数以及概率统计基础的同学
课程简介
本课程掌握机器学习需要的两个数学基础知识:微积分、线性代数

 

微积分基础包括:

1、无穷和极限

2、导数

3、可导函数求导

4、复合函数求导

5、偏导数

6、函数极值点求解

 

线性代数主要讲解了机器学习需要的矩阵知识,包括:

1、矩阵以及特殊矩阵

2、矩阵运算

3、矩阵转置

4、行列式和逆矩阵

5、初等变换

6、矩阵的秩

7、特征值和特征向量

8、最小二乘法

9、矩阵分解

10、梯度下降法
第1章微积分
1-1章节内容
1-2无穷和极限
1-3导数
1-4可导函数求导
1-5复合函数的求导
1-6偏导数
1-7函数极值点求解
第2章线性代数基础
2-1章节内容
2-2矩阵以及特殊矩阵
2-3矩阵运算
2-4矩阵转置
2-5行列式和逆矩阵
2-6初等变换
2-7矩阵的秩
2-8特征值和特征向量
2-9最小二乘法
2-10矩阵分解
2-11梯度下降法

 
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