Перейти к содержимому



George843

Регистрация: 19 май 2020
Off Активность: фев 26 2023 05:40

#614676 [Stepik Academy] Математика для Data Science (2021)

Написано НЛО на 03 Ноябрь 2021 - 18:43

Название: Математика для Data Science (2021)

Автор: Stepik Academy


8cac465dc94b.png

 

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

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

Anonymous poster hash: 2a63f...e98



Скачать:


  • 4


×

Зарегистрируйся моментально!