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機器學習中的統計學基礎

北極小琪 算法工程師
難度初級
時長 1小時15分
學習人數
綜合評分9.17
21人評價 查看評價
8.8 內容實用
9.5 簡潔易懂
9.2 邏輯清晰
這節講的還是挺好的，舉的例子不錯

已采納回答 / 精慕門759904
個人覺得，至少能熟練使用Python進行數據分析，和寫一些算法。如果機器學習深度學習算法很強的話，學歷越高就是錦上添花。

最新回答 / 幕布斯8123072
想啥呢？看視頻實時的不比PPT香？

講師回答 / 北極小琪
同學，您好，如果您想從事人工智能領域的話，確實是需要好好學習數學的，高等數學和線型代數是學習其他高級數學專業的課重要基礎，所以建議您先好好學習這兩門課程，也好為后續的課程，比如概率論，隨機過程，優化等課程打下一個良好的基礎哦?
這種博士挺適合當大學老師的，完全不知所云
老師講的好，但是這課有點太入門了，小學生可能都會
聽聲音來的，如果不是聲音甜美，早就Close le

最新回答 / 慕雪1109600
案例不過是幫助去理解均值，中位數和眾數，不用過于糾結，重點是理解老師所講！
前面幾節講的很詳細（對于沒上過初中高中的都能聽懂的吧），偏差方差這一節就emmm，感覺沒有準備充分。建議從偏差方差最基本定義入手逐漸深入到機器學習中泛化誤差概念。還是很用心的
高等數學（15%）和線性代數（35%）加在一起占50%，網友不認真聽，在線丟人...還可行
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課程須知
有高中數學基礎 統計學基礎 機器學習的基礎
老師告訴你能學到什么？
1.統計學的基礎理論知識 2.機器學習中用到的統計學知識 3.機器學習中算法背后的數學原理和公式推導

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