【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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高维概率及其数据科学应用(课程视频及教材)

高维概率及其数据科学应用(课程视频及教材) 本课程为现代数据科学的理论研究奠定了概率基础。你会学到一些方法，这些方法构成了任何希望在机器学习，理论计算机科学，理论统计学，信号处理等方面进行数学工作的人的基本工具箱。 该课程适合数学、统计学、计算机科学和电气工程专业的学生。本科线性代数、实分析和概率论的坚实背景是最低先决条件。对度量、希尔伯特和赋范空间有一定的熟悉是一个加分项，但不是必需的。不需要测度理论知识。 该课程包括41个视频讲座和13套作业。 它于2022年秋季在俄罗斯入侵乌克兰期间在基辅国立大学远程教授 | #教程 | 评论区有PDF文件

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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。

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