Название: Математика для Data Science Автор: Михаил Миронов, Екатерина Минеева Издательство: Stepik Год: 2021 Формат: PDF, jpg Страниц: Много Размер: 146 Mb Язык: Русский
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
Навигация
Вход на сайт
Реклама
Математика для Data Science 
