Xác suất và Phân phối cho Học máy

Học máy được xây dựng dựa trên khả năng định lượng sự không chắc chắn và dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu. Hiểu về xác suất là bước đầu tiên để chuyển từ việc chỉ chạy mã sang thực sự hiểu cách các mô hình hoạt động. Khóa học này đưa bạn từ các định nghĩa cốt lõi về cơ hội đến các phân phối phức tạp cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo hiện đại, cung cấp trực giác toán học cần thiết cho khoa học dữ liệu. Bạn sẽ học được: - Định nghĩa các khái niệm xác suất nền tảng như các sự kiện độc lập và logic có điều kiện - Áp dụng Định lý Bayes để cập nhật niềm tin của mô hình dựa trên bằng chứng mới - Phân tích các phân phối rời rạc và liên tục bao gồm Binomial, Poisson và Normal - Hiểu xác suất Biên và xác suất Đồng thời trong bối cảnh của các tập dữ liệu đa biến - Thực hành tính toán phân phối bằng logic và các đoạn mã Python - Đánh giá sự không chắc chắn của mô hình và vai trò của nó trong phân tích dự đoán hiện đại Khóa học bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các quy luật cơ bản trước khi tiến tới các loại phân phối cụ thể và các ứng dụng thực tế của chúng trong các thuật toán học máy. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết và áp dụng kiến thức của mình thông qua các bài tập viết và các ví dụ dựa trên mã được thiết kế để củng cố sự hiểu biết của bạn về lý thuyết thống kê. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu không có nền tảng trước đó về thống kê, những người muốn hiểu toán học đằng sau các mô hình. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với học máy hoặc giải tích nâng cao. Bắt đầu xây dựng nền tảng toán học của bạn cho học máy ngay hôm nay.