Wahrscheinlichkeit und Verteilungen für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen basiert auf der Fähigkeit, Unsicherheit zu quantifizieren und Ergebnisse auf der Grundlage von Daten vorherzusagen.Das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der erste Schritt, um von der einfachen Ausführung von Code zum wirklichen Verständniß der Funktionsweise von Modellen zu gelangen. Dieser Kurs führt Sie von den Kerndefinitionen des Zufalls zu den komplexen Verteilungen, die die moderne künstliche Intelligenz antreiben, und bietet die mathematische Intuition, die für die Datenwissenschaft benötigt wird. Was Sie lernen werden: - Grundlegende Wahrscheinlichkeitskonzepte wie unabhängige Ereignisse und Bedingungslogik definieren - Anwenden des Bayes'schen Satzes, um Modellüberzeugungen auf der Grundlage neuer Beweise zu aktualisieren - Analysieren Sie diskrete und kontinuierliche Verteilungen, einschließlich Binomial-, Poisson- und Normalverteilungen - Verstehen Sie die marginale und gemeinsame Wahrscheinlichkeit im Kontext von mehrvariablen Datensätzen - Üben Sie Verteilungsberechnungen mit Python-Logik und Code-Snippets - Bewerten Sie die Modellunsicherheit und ihre Rolle in der modernen prädiktiven Analyse Der Kurs beginnt mit grundlegenden Begriffen und Gesetzen, bevor er zu spezifischen Verteilungstypen und deren praktischen Anwendungen in Machine-Learning-Algorithmen übergeht. Sie werden detaillierte Erklärungen lesen und Ihr Wissen durch schriftliche Übungen und codebasierte Beispiele anwenden, um Ihr Verständnis der statistischen Theorie zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger ohne Vorkenntnisse in Statistik, die die Mathematik hinter den Modellen verstehen möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Kalkulation erforderlich sind. Bauen Sie noch heute Ihre mathematische Grundlage für maschinelles Lernen auf.