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MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习 麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！ 学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。 先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。

【人邮异步社区】程序员入门机器学习必备的数学基础

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《机器学习的数学基础（53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计）》

《机器学习的数学基础（53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计）》 简介：系统讲解支撑机器学习算法的四大核心数学领域，涵盖微积分、矩阵运算、随机变量与统计推断。通过理论推导与实例结合，帮助零基础学习者构建严谨的数学思维框架，掌握算法背后的建模逻辑与优化原理，为深入AI领域打下坚实基础。 亮点：53讲打通算法底层知识链路 | 理论推导+代码实现双教学 | 配套典型应用场景习题 标签：#机器学习数学基础 #AI必备数学课 #零基础友好 #实例驱动 #机器学习的数学基础（53集 #慕课网 更新日期：2025-04-26 16:03:35 链接：https://pan.quark.cn/s/5d2bbf1a6a77

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图宾根大学“机器学习数学基础”课程(2020/21冬季学期） 本课程面向计划进一步深入机器学习的硕士生。根据你的背景，大部分材料可能是重述也可能不是。课程内容为线性代数、多元分析、概率论、统计学、优化。 || #机器学习