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机器学习中的数学班

  • 讲师:管博士 寒小阳 龙老师 冯老师
  • 课时:10次课 [每次课至少2小时]
  • 开课时间:随到随学,提供代码、资料和讲师答疑
49.00 1000.00
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  • 介绍
  • 大纲
  • 数学对机器学习的重要性不言而喻(不少人便因数学忘了或数学功底不足,而学不下去),为帮助大家复习、巩固数学基础,特开此新班:机器学习中的数学班,着重为大家讲解机器学习中所需要用到的一些重要的数学知识,涵盖微积分、概率统计、矩阵、凸优化等数学基础,包括数学在机器学习中的工业应用,理论 + 实践缺一不可。


    上课方式:在线QQ群视频直播上课,天南地北,只要想听,谁都有机会报名参加。
    课后视频:一周两课,每周六/日上午上课。提供上课视频供课后随时反复观看、复习(PC端用Google浏览器登陆官网在线观看、手机端APP下载看)。
    所需基础:大学里学过编程、微积分、线代即可。数学忘了,没事,本课程就是为了帮助你复习、巩固数学基础。
    课程福利:1个月全程辅导,课上2小时直播答疑、课后一周 7 天集中答疑,及与牛人师兄的互助讨论,帮你省下独自一人苦苦探索而浪费的巨大时间成本。3个月的课程结束后,有问题依然可以随时在群内或社区提问讨论。


    讲师团

    管博士
     加州大学洛杉矶分校(UCLA)数学博士,中科大数学学士,五年数学课讲课经验,目前在华尔街一家金融公司做数据处理等工作。
    寒小阳
     目前在一著名电商公司负责搜索广告相关业务,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受学员好评。
    龙老师
     多年IT领域ml/dm/nlp经验,负责多个海量数据上网络安全机器学习项目,专注于算法应用与优化。做过NLP、web攻击智能识别、入侵检测自学习。善于深入浅出的剖析数学理论在机器学习/深度学习中的应用。
    冯老师
     专注机器学习/人工智能,擅长解释机器学习中看似艰深晦涩的概念,熟悉模型背后的数学原理。曾工作于某知名私募的量化交易团队,参与高频交易中统计学习模型的开发。课堂上善于全程举例,所讲直达本质且不失生动有趣。

    所有讲师分工协作、每位讲师讲自己最熟悉、最擅长的部分,更多嘉宾讲师具体上课时揭晓。


    学员笔记


    学员评价

    部分学员课后评价。有时,学员课后有问题,讲师直接手写拍照解答

  • 数学基础

      第一课 机器学习与数学基础

    • 知识点1:机器学习的种类与基本思路,假设函数与损失函数,机器学习与统计学、最优化、微分、矩阵运算的关系

      第三课 概率论选讲

    • 知识点1:常见分布与共轭分布、切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理

      第八课 凸优化进阶

    • 知识点1:凸优化问题标准形式,对偶问题与KKT条件
    • 知识点2:牛顿法,内点法

      第十课 深入理解SVM

    • 知识点1:最大间隔分类,SVM中的目标函数的优化方法,kernel tricks,soft-hard margin,thinking in SVMs
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