数学不好能搞机器学习吗?


很遗憾,不能。

人工智能(AI)正前所未有的占据着我们的视线,从2012年到现在,越来越多的人放下质疑,相信这次 AI 靠谱。并相信,同互联网一样,这次 AI 浪潮将给整个世界带来颠覆性的改变。
伴随市场的巨大需求,人工智能行业人才供不应求,薪资也水涨船高。据调查,机器学习工程师的薪资水平仅次于管理岗,平均在 25K 以上。在后端、前端开发、移动开发和人工智能四个领域中,人工智能平均薪酬高出其他 3 个领域三分之一左右。
新的时代,程序员想要转行机器学习工程师,只要稍微花点时间研究一下学习路径,就能知道,数学基础第一个、也是最大的门槛。因为机器学习实际上是一门集概率论、线性代数、数值计算、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。如果你看到有人说不懂数学也能搞机器学习,一定要警惕,因为这可能是一种误导。
为了帮助同学们进一步掌握数学基础知识,七月在线集合四大金牌讲师,为大家带了「机器学习中的数学第二期」课程。

2月10日(本周六)开课。包含:微积分、概率论、线性代数、优化、机器学习五大阶段。直播+录播的形式,长期有效。并配有私密答疑群,切切实实地带领大家学会学懂,夯实基础。

课程特点
相比第一期的主要改进:
硬性条件大力提升—杜绝因麦克风、手写板、语速过快导致的上课体验不佳;
讲清楚每个知识点—杜绝堆砌知识、罗列结论,重点阐述来龙去脉、因果为何;
通俗易懂更成体系—站在初学者的理解和接受程度,一步步循序渐进,厘清整个机器学习所需要掌握的数学体系;
加强作业测评巩固—每次课均布置作业,且最后设置考核;
讲师团队再次升级—管、孙、唐三大博士 + 寒老师坐阵,既通晓本质,更透析应用。

课程内容
机器学习中的数学第二期
第一阶段 微积分
第一课:微分学基本概念
知识点1:极限,导数,偏导数,泰勒级数
实战项目:梯度下降法与牛顿法
第二课:微分学进阶
知识点1:函数求导法则,反函数求导,隐函数定理简介
实战项目:反向传播算法在神经网络里的应用
第二阶段 概率论
第三课:概率论简介
知识点1:积分学与概率论基本概念,贝叶斯公式,正态分布与熵
实战项目:朴素贝叶斯分类器
第四课:极大似然估计
知识点1:极大似然估计,凸函数,琴生不等式
实战项目:逻辑回归,EM算法简介
第三阶段 线性代数
第五课: 线性代数基础
知识点1:线性函数与矩阵运算
实战项目:最小二乘法的几何以及统计学意义
第六课:线性代数进阶
知识点1:矩阵标准型理论简介,矩阵的奇异值分解
实战项目:数据降维之主成分分析
第四阶段 优化
第七课:凸优化简介
知识点1:凸优化问题,拉格朗日乘数法与KKT条件
实战项目:从优化的角度理解支持向量机
第八课:优化的稳定性
知识点1:Ridge优化算法 与 Lasso优化算法
实战项目:压缩感知与图像处理简介
第五阶段 机器学习
第九课:从线性模型谈起的机器学习分类与回归
知识点1:线性回归、逻辑回归、softmax、hinge loss、cross-entropy loss
知识点2:神经网络与非线性切分
实战项目:线性分类器与神经网络的非线性切分案例
第十课:从信息论到工业界最爱的树模型
知识点1:信息熵、信息增益、信息增益率、gini index
知识点2:ID3、C4.5、CART、随机森林、GBDT
实战项目:用决策树与随机森林完成分类案例
课程福利
机器学习中的数学第二期
1、原价499的课程,现在团购价只需199元

2、购课即送 海量数学干货;
CMU测试题,检测现有数学水平
数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
矩阵/凸优化/极大似然估计系列课
20本机器学习中的数学必看书
数据挖掘算法知识包
每周一次大咖公开课
3、购课学员专属私密答疑群(共享项目经验、答疑等),长期有效
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