Программирование [Михаил Миронов, Екатерина Минеева] [stepik academy] Математика для Data Science (2021)

[Monkey King]

​

ОПИСАНИЕ:

Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.

Тариф «Перельман»

Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:

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.

Содержание:

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

СКАЧАТЬ:

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент

 

[oxrets]

Здесь 3 блока. Внутри у вас блок 2 про линейную алгебру, а есть остальные блоки?

 

[karyshhh]

Здесь только один блок по линейной алгебре. Подскажите, где могу найти остальные блоки?

 

[PirateCrypto]

Хотите влиться в мир криптотрейдинга, но нет знаний? Доверьте это профессионалам!

Выбрав наш сервис, вы даете возможность торговать криптовалютами нам на вашем аккаунте. Используем только проверенные сигналы проверенных трейдеров. Проверяем каждый сигнал перед отправкой в работу.

Выбрав копитрейд сервис, вы вкладываетесь в криптовалюты, но только в те, которые имеют реальный шанс принести доход.

Все что вам остается - это включать бота и разрешить ему торговлю.

Подробнее