【Udemy中英字幕】Math 0-1: Calculus for Data Science & Machine Learning

数学 0-1：数据科学与机器学习的微积分

人工智能、深度学习和 Python 程序员的休闲指南

讲师：Lazy Programmer Inc.

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 极限，导数的极限定义，第一原理的导数
• 导数规则（链式法则、乘积法则、商法则、隐式微分）
• 积分、曲线下面积、微积分基本定理
• 向量微积分、偏导数、梯度、雅可比矩阵、黑塞矩阵、最速上升法
• 优化（最大化或最小化）函数
• 洛必达法则
• 牛顿法

要求

• 牢固掌握高中数学

描述

常见情况：您尝试进入机器学习和数据科学，但涉及的数学知识实在太多。

要么您从未学习过这门数学，要么您学习这门数学已经太久而已经全部忘记了。

你做什么工作？

好吧，我的朋友们，这就是我创建这门课程的原因。

微积分是机器学习最重要的数学先决条件之一。它需要理解概率和统计学，而概率和统计学是数据科学的基础。反向传播是深度学习和神经网络背后的学习算法，实际上只是名字花哨的微积分。

如果您想进行机器学习而不仅仅是从博客和教程中复制库代码，那么您必须了解微积分。

通常，微积分分为 3 门课程，大约需要 1.5 年才能完成。

幸运的是，我已将这些教义提炼为基本内容，以便您可以在数小时内而不是数年内学习您需要知道的一切。

本课程将涵盖微积分 1（极限、导数和最重要的导数规则）、微积分 2（积分）和微积分 3（向量微积分）。它甚至会包含您在普通大学课程中通常看不到的以机器学习为重点的材料。我们甚至会使用Python编程语言演示本课程中的许多概念（别担心，您不需要了解本课程的 Python）。换句话说，本课程不是枯燥乏味的大学版微积分，而是只采用最实用和最有影响力的主题，并为您提供直接适用于机器学习和数据科学的技能，因此您可以立即开始应用它们。

你准备好了吗？

我们走吧！

建议的先决条件：

• 牢固掌握高中数学（函数、代数、三角学）

本课程适合哪些人：

• 任何想快速学习微积分的人
• 对机器学习和数据科学感兴趣但在数学上遇到困难的学生和专业人士