मशीन लर्निंग के लिए संभाव्यता और वितरण

मशीन लर्निंग अनिश्चितता को मापने और डेटा के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता पर बनी है। मॉडल कैसे काम करते हैं, इसे वास्तव में समझने के लिए कोड चलाने से आगे बढ़ने का पहला कदम संभाव्यता को समझना है। यह कोर्स आपको संयोग की मूल परिभाषाओं से लेकर आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति प्रदान करने वाले जटिल वितरणों तक ले जाता है, जो डेटा विज्ञान के लिए आवश्यक गणितीय अंतर्ज्ञान प्रदान करता है। आप क्या सीखेंगे: - स्वतंत्र घटनाओं और सशर्त तर्क जैसी मूलभूत संभाव्यता अवधारणाओं को परिभाषित करें - नए सबूतों के आधार पर मॉडल की मान्यताओं को अद्यतन करने के लिए बेयस प्रमेय लागू करें - द्विपद, प्वासों और सामान्य सहित असतत और सतत वितरणों का विश्लेषण करें - बहु-चर डेटासेट के संदर्भ में सीमांत और संयुक्त संभाव्यता को समझें - Python तर्क और कोड स्निपेट का उपयोग करके वितरण गणनाओं का अभ्यास करें - मॉडल अनिश्चितता और आधुनिक भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में इसकी भूमिका का मूल्यांकन करें यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और मूल नियमों से शुरू होता है, इससे पहले कि यह विशिष्ट वितरण प्रकारों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक आगे बढ़े। आप विस्तृत स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और सांख्यिकीय सिद्धांत की अपनी समझ को सुदृढ़ करने के लिए डिज़ाइन किए गए लिखित अभ्यासों और कोड-आधारित उदाहरणों के माध्यम से अपने ज्ञान को लागू करेंगे। यह कोर्स उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें सांख्यिकी में कोई पूर्व पृष्ठभूमि नहीं है और जो मॉडल के पीछे के गणित को समझना चाहते हैं। मशीन लर्निंग या उन्नत कलन के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही मशीन लर्निंग के लिए अपनी गणितीय नींव बनाना शुरू करें।