Statistical Learning Foundations for Machine Learning (bằng tiếng Anh).

Đằng sau mỗi mô hình học máy thành công là một nền tảng vững chắc của xác suất và thống kê. Hiểu được những khái niệm toán học này là quan trọng để hiểu được các mẫu dữ liệu, xử lý sự không chắc chắn, và xây dựng các mô hình dự đoán đáng tin cậy. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ người mới bắt đầu đến ứng dụng các khái niệm thống kê vào các vấn đề khoa học dữ liệu. Bạn sẽ chuyển từ các quy tắc xác suất cơ bản sang phân phối phức tạp, hiểu chính xác cách các thuật toán hiện đại đưa ra quyết định. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm xác suất cơ bản và ứng dụng trực tiếp của chúng trong học máy. - Ứng dụng định lý Bayes để giải quyết các vấn đề xác suất điều kiện và hiểu các thuật toán phân loại. - Phân tích phân phối xác suất chính, tập trung vào phân phốa bình thường, nhị phân và liên tục. - Đo lường xu hướng trung tâm, biến thiên, và độ lệch chuẩn để tóm tắt hồ sơ dữ liệu. - Thực hiện các tính toán thống kê bằng lập trình bằng cách sử dụng thư viện Python hiện đại như NumPy và SciPy. - Đánh giá phân phối dữ liệu để xác định các mô hình, xử lý các giá trị khác thường, và chuẩn bị các tính năng cho huấn luyện mô hình. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các quy tắc cơ bản của xác suất trước khi tiến tới xác suốt có điều kiện và định lý Bayes. Sau đó bạn sẽ khám phá phân phối xác suối sâu hơn, học cách phân tích và thao tác dữ liệu qua các giải thích rõ ràng, trường hợp sử dụng thực tế, và các bài tập dựa trên mã. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu mà không có nền tảng trước đó trong toán học hoặc thống kê cao cấp muốn xây dựng một điểm khởi đầu mạnh mẽ cho học máy. Bắt đầu hành trình của bạn vào trái tim toán học của học máy hôm nay.