Makine öğrenimi için olasılık ve dağılımlar

Makine öğrenmesi belirsizliği ölçme ve verilere dayalı sonuçları tahmin etme yeteneğine dayanır. olasılığı anlamak, basitçe kod çalıştırmaktan modellerin nasıl çalıştığını gerçekten anlamaya doğru ilk adımdır. Bu ders sizi şansın temel tanımlarından modern yapay zekayı güçlendiren karmaşık dağılımlara götürür ve veri bilimi için gerekli matematiksel sezgiyi sağlar. Ne öğreneceksin: - Bağımsız olaylar ve koşullu mantık gibi temel olasılık kavramlarını tanımla - Bayes'in Teoremini yeni kanıtlara dayalı model inançlarını güncellemek için uygulayın - Binomial, Poisson ve Normal dahil olmak üzere ayrık ve sürekli dağılımları analiz edin - Çok değişkenli veri kümeleri bağlamında Marjinal ve Ortak olasılığı anlamak - Python mantığı ve kod parçaları kullanarak dağılım hesaplamaları yapın - Model belirsizliği ve modern öngörüsel analizlerdeki rolünü değerlendirir Kurs, belirli dağıtım tipleri ve makine öğrenimi algoritmalarındaki pratik uygulamalarına geçmeden önce temel terminoloji ve temel yasalarla başlar. Detaylı açıklamaları okuyup, bilginizi yazılı egzersizler ve istatistik teorisi anlayışınızı güçlendirmek için tasarlanmış kod tabanlı örnekler yoluyla uygulayacaksınız. Bu ders, modellerin arkasındaki matematiksel işlemleri anlamak isteyen, istatistik alanında daha önce tecrübesi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi veya ileri hesaplama alanında önceden tecrübe gerektirmez. Makine öğrenimi için matematiksel temelinizi bugünden inşa etmeye başlayın.