Pengenalan yang baik. Saya menghargai langkah-langkah yang jelas, walaupun beberapa modul kemudian boleh menggunakan lebih banyak contoh.
Kebarangkalian dan Statistik untuk Pembelajaran Mesin dengan Python
Kuasai konsep matematik asas kebarangkalian dan statistik yang diperlukan untuk membina, menilai, dan mengoptimumkan model pembelajaran mesin menggunakan Python.
-
๐ฌ
Pengajar AI
Tanya tentang mana-mana pelajaran dan dapatkan jawapan jelas serta-merta, bila-bila masa. -
๐
Mula bila-bila masa
Tiada jadual atau tarikh akhir โ belajar mengikut rentak sendiri, bila-bila masa. -
๐
Dalam bahasa Melayu
Pelajaran, tugasan dan sijil โ semuanya sepenuhnya dalam bahasa anda.
Tentang kursus ini
Untuk benar-benar memahami bagaimana algoritma pembelajaran mesin membuat keputusan dan ramalan, anda mesti memahami matematik yang menggerakkannya. Kursus ini merapatkan jurang antara teori matematik abstrak dan aplikasi sains data praktikal.
Anda akan beralih daripada menganggap model pembelajaran mesin sebagai "kotak hitam" kepada memahami secara mendalam bagaimana ia menganalisis data dan membuat ramalan. Melalui penerangan bertulis, pecahan matematik langkah demi langkah, dan contoh kod Python praktikal, anda akan membina asas yang kukuh dalam kebarangkalian dan statistik.
Apa yang anda akan pelajari:
- Memahami konsep kebarangkalian teras, termasuk kebarangkalian bersyarat, teorem Bayes, dan taburan kebarangkalian.
- Mengaplikasikan kaedah statistik untuk menganalisis taburan data, mengira statistik ringkasan, dan melakukan ujian hipotesis.
- Melaksanakan konsep matematik secara programatik menggunakan pustaka Python moden seperti NumPy dan SciPy.
- Menganalisis bagaimana algoritma pembelajaran mesin menggunakan kebarangkalian untuk klasifikasi, regresi, dan pembuatan keputusan.
- Menilai prestasi model menggunakan metrik statistik, teknik pengesahan, dan analisis ralat.
Perjalanan bermula dengan terminologi penting dan peraturan asas kebarangkalian, kemudian bergerak langkah demi langkah ke dalam anggaran statistik dan ujian hipotesis, sebelum diakhiri dengan pelaksanaan Python praktikal bagi konsep matematik ini.
Kursus ini direka untuk pemula dalam sains data dan pembelajaran mesin yang ingin membina asas matematik mereka. Keakraban asas dengan Python adalah membantu, tetapi tiada latar belakang matematik lanjutan diperlukan.
Mula membaca hari ini untuk membuka rahsia matematik di sebalik pembelajaran mesin moden.
Apa yang anda dapat
-
๐
Sijil tamat
Tambah ke profil LinkedIn anda -
๐ฌ
Tutor AI peribadi
Tersekat dalam pelajaran? Tanya tutor terbina dalam kamu apa sahaja, bila-bila masa. -
โพ๏ธ
Akses seumur hidup
Kembali bila-bila masa, tiada tamat tempoh -
๐ฑ
Telefon atau komputer
Berfungsi di mana-mana, mana-mana peranti -
๐ธ
Pulangan 14 hari
Tanpa soalan -
โก
Pendek dan fokus
2 jam 30 min kandungan praktikal
Ulasan (13)
Pengenalan yang baik kepada topik. Strukturnya logik, dan kebanyakan contohnya relevan, walaupun saya berharap lebih mendalam dalam beberapa bidang.
Saya tidak boleh meminta pengalaman pembelajaran yang lebih baik. Strukturnya mengalir dengan sempurna, dan contohnya sangat relevan. Sangat dinasihatkan!
Inilah yang saya cari. Penjelasan sangat jelas dan contoh benar-benar membantu mengukuhkan konsep.
Wow, pengalaman pembelajaran yang hebat. Strukturnya logik, dan saya rasa saya belajar banyak dalam masa yang singkat.
Kursus yang hebat. Contoh yang digunakan adalah tepat dan benar-benar membantu mengukuhkan konsep. Pemahaman saya telah meningkat dengan ketara.
Sejujurnya, agak mengecewakan. konsep tidak dijelaskan dengan baik sama sekali, dan contohnya membingungkan. tidak akan melakukan ini lagi.
Ia pengenalan yang baik. Boleh mendapat manfaat daripada contoh yang lebih pelbagai dan aliran yang sedikit lebih baik antara modul.
Ianya kursus yang baik. Strukturnya logik dan kebanyakan contohnya sangat membantu. Mungkin boleh gunakan beberapa situasi dunia sebenar.
Ini adalah cara yang cemerlang untuk belajar! Strukturnya logik, kelajuannya tepat, dan contohnya sangat membantu. Disarankan!
Saya tidak pasti ini untuk pemula, ia mengambil sedikit pengetahuan yang tidak diajar secara jelas, beberapa contohnya agak kabur.
Hmm, aku tak pasti tentang ini. beberapa penjelasannya agak kabur, dan contohnya tak selalu sesuai. harap lebih jelas.
Kursus ini melebihi jangkaan saya! Contoh dunia sebenar sangat membantu. Saya belajar banyak dan merasa bersedia untuk memohonnya.
Pelajar lain juga mengambil
๐ Pilihan pelajar
๐ Dengan sijil
Asas Statistik: Pengenalan Praktikal
Sijil
Amali
150,00 kr
→
โก Terbaik untuk permulaan
๐ Dengan sijil
Asas Pembelajaran Statistik untuk Pembelajaran Mesin
Sijil
Amali
150,00 kr
→
๐ฅ Popular
๐ Dengan sijil
Kesimpulan Statistik Praktikal untuk Keputusan Berasaskan Data
Sijil
Amali
150,00 kr
→
๐ฅ Popular
๐ Dengan sijil
Statistik Praktikal untuk Pemula Data
Sijil
Amali
150,00 kr
→
Soalan lazim
Apa yang saya perlukan untuk mengikuti kursus ini? +
Hanya telefon atau komputer dengan internet. Tiada pemasangan, tiada perkakasan khas.
Bagaimana untuk membayar? +
Dengan kad melalui Stripe. Kami tidak menyimpan butiran kad โ Stripe menguruskannya dengan selamat.
Bolehkah saya dapatkan bayaran balik? +
Ya โ pulangan penuh dalam 14 hari, tanpa soalan.
Berapa lama saya akan mempunyai akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus adalah milik anda โ boleh lawat semula bila-bila masa.
Adakah saya akan mendapat sijil? +
Ya. Setelah tamat, anda akan menerima sijil yang boleh ditambah ke profil LinkedIn anda.
Direka untuk pelajar dalam
Teknologi
Reka bentuk
Kewangan
Pemasaran
Kesihatan
Pendidikan
Hospitaliti
Pembuatan