Matematiksel yöntemler veri analizi için: Makine öğrenimi için bir temel

Veri bilimi ve makine öğrenimi alanında başarılı olmak için, algoritmaları güçlendiren matematiği anlamanız gerekir.Bu metin tabanlı kurs soyut matematiksel kavramlar ve pratik veri analizi teknikleri arasındaki boşluğu doldurur. Basit kod yazmadan veri modellerinin arkasındaki matematiksel formülleri ve hesaplama yöntemlerini derinlemesine anlamaya geçiş yapacaksınız. Doğrusal cebirin, optimizasyonun ve istatistiklerin modern analitiklerin omurgasını nasıl oluşturduğunu keşfedeceksiniz. Öğreneceğiniz şeyler: 1. 1.Veri işleme için gerekli olan vektör uzayları ve matris işlemleri de dahil olmak üzere temel matematiksel formülleri anlamak. 2.Gerçek dünya veri sorunlarını sistematik olarak çözmek için hesaplama yöntemlerini uygulamak. 3.K-ortalama kümeleme gibi önemli makine öğrenme algoritmalarını matematiksel temelleri üzerinden analiz etmek. 4. Yüksek boyutlu veri kümelerini yönetmek için Ana Bileşen Analizi (PCA) gibi boyut azaltma tekniklerini keşfedin. 5. Modern model eğitimi ve algoritma yakınlaşmasını yönlendiren temel optimizasyon kavramlarını öğrenin. 6. Veri bilimi belgelerinde yaygın olarak bulunan matematiksel işaretleme ve formülleri yorumlayın. Kurs, doğrusal cebir ve kalkulustaki temel tanımlamalar ve anahtar terimlerle başlar. Oradan, hesaplama yöntemleri, matematiksel modelleme ve pratik algoritma yapılarının adım adım açıklamalarını okuyabilirsiniz. Bu ders, ileri matematik önkoşulları olmadan sağlam bir matematiksel zemin oluşturmak isteyen umut vadeden veri analistler, programcılar ve acemiler için tasarlanmıştır. Veri odaklı karar vermeyi yönlendiren matematiksel ilkelerin kilidini açmak için bugün okumaya başlayın.