Foundations of Statistics for Machine Learning (bằng tiếng Anh).

Hiểu được các nguyên tắc thống kê là chìa khóa để mở khóa các mô hình, xác nhận các mô típ, và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu với sự tự tin. Trong khóa học này, bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang người hiểu biết về dữ liệu, hiểu được cách các phương pháp thống kê có thể dự đoán các thuật toán. Bạn sẽ học cách giải thích phân bố dữ kiện, đo xu hướng trung tâm, và áp dụng tư duy thống kê để giải quyết các vấn đề học máy trong thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ thống kê cốt lõi, loại dữ liệu, và các biện pháp của khuynh hướng trung tâm - Tìm hiểu phân phối xác suất và cách áp dụng chúng vào thuật toán học máy - Phân tích sự biến đổi của tập dữ liệu bằng phương sai, độ lệch chuẩn, và tương quan - Ứng dụng các phương pháp thống kê để xử lý trước, làm sạch và xác nhận dữ liệu thô - Giải thích các chỉ số hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật đánh giá thống kê - Luyện tập phân tích dữ liệu khám phá bằng cách sử dụng các luồng dữ kiện dựa trên Python hiện đại Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thuật ngữ thống kê trước khi chuyển sang phân tích dữ liệu thăm dò thực tế và nghiên cứu trường hợp thực tế. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích có cấu trúc và các ví dụ dựa trên mã để chứng minh cách các khái niệm thống kê ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả học máy. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu tuyệt đối không có nền tảng trước đó trong thống kê hoặc toán học tiên tiến muốn xây dựng một nền móng vững chắc cho học máy. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ cột sống toán học của học máy hiện đại.