中科信软Python大数据机器学习培训，技术支持
发布机构：
北京中科信软科技有限公司
发布时间：2020-08-25
培训大纲
模块一机器学习的数学基础1 - 数学分析
1. 机器学习的一般方法和横向比较
2. 数学是有用的：以SVD为例
3. 机器学习的角度看数学
4. 复习数学分析
5. 直观解释常数e
6. 导数/梯度
7. 随机梯度下降
8. Taylor展式的落地应用
9. gini系数
10. 凸函数
11. Jensen不等式
12. 组合数与信息熵的关系
模块二机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
1. 概率论基础
2. 古典概型
3. 贝叶斯公式
4. 先验分布/后验分布/共轭分布
5. 常见概率分布
6. 泊松分布和指数分布的物理意义
7. 协方差(矩阵)和相关系数
8. 独立和不相关
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
10. 深刻理解较大似然估计MLE和较大后验估计MAP
网址：www.zksoft.org/www.info-soft.cn
模块一机器学习的数学基础1 - 数学分析
1. 机器学习的一般方法和横向比较
2. 数学是有用的：以SVD为例
3. 机器学习的角度看数学
4. 复习数学分析
5. 直观解释常数e
6. 导数/梯度
7. 随机梯度下降
8. Taylor展式的落地应用
9. gini系数
10. 凸函数
11. Jensen不等式
12. 组合数与信息熵的关系
模块二机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
1. 概率论基础
2. 古典概型
3. 贝叶斯公式
4. 先验分布/后验分布/共轭分布
5. 常见概率分布
6. 泊松分布和指数分布的物理意义
7. 协方差(矩阵)和相关系数
8. 独立和不相关
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
10. 深刻理解较大似然估计MLE和较大后验估计MAP
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