本课程为机器学习和数据科学基础大师班。在深度学习专家Jon Krohn博士的带领下，机器学习基础系列的第一篇入门课程将为您提供数学基础知识，例如线性代数，矩阵和张量操纵，它们在最重要的Python库以及机器学习和数据科学算法之后运行。
时长：3h 28m | 视频：.MP4，1280×720 30 fps | 音频：AAC，44.1 kHz，2声道| 大小：1.07 GB
类型：电子教学| 语言：英文+字幕
您将学到
的知识了解线性代数的基础知识，这是解决高维空间内未知数的一种普遍方法。
使用最重要的Python张量库来操纵张量：NumPy，TensorFlow和PyTorch
拥有对矩阵的深入了解，包括它们的属性，键类和关键ML操作
对ML和深度学习算法。
能够更紧密地掌握前沿机器学习论文的细节
要求
所有代码演示都将使用Python，因此有经验或使用另一种面向对象的编程语言将对后续的实践示例有所帮助。
熟悉中学水平的数学将使该课程更易于学习。如果您熟悉处理定量信息（例如理解图表和重新排列简单的方程式），那么您应该为与所有数学一起做好准备。
描述
作为一名出色的数据科学家，您需要知道如何使用数据科学以及机器学习库和算法（例如NumPy，TensorFlow和PyTorch）来解决您遇到的任何问题。
要成为一名出色的数据科学家，您需要了解这些库和算法的工作方式。
这是我们的课程“机器学习和数据科学基础大师班”的出处。在深度学习专家Jon Krohn博士的带领下，机器学习基础系列的第一篇入门课程将为您提供数学基础知识，例如线性代数，矩阵和张量操纵，它们在最重要的Python库以及机器学习和数据科学算法之后运行。
成为一名出色的数据科学家的第一步如下：
第1节：线性代数数据结构
第2节：张量运算
第3节：矩阵属性
第4节：特征向量和特征值
第5节：机器学习的矩阵运算
在每个部分中，您都会找到大量动手练习和实践练习，以加快数学游戏的速度！
本课程的对象：
您使用高级软件库（例如scikit-learn，Keras，TensorFlow）来训练或部署机器学习算法，并且现在想了解抽象基础的基础知识，从而使您能够扩展自己的能力
你是一个软件开发者想开发部署的机器学习算法纳入生产体系奠定坚实的基础谁
你是一个数据的科学家想在自己的专业学科为核心，以加强你的主题的理解谁
你想要成为数据科学家或数据/ ML工程师的数据分析师或AI爱好者，因此您渴望从头开始深刻地了解您要进入的领域（非常明智！）
