Не хотите читать мой маленький шпиль? Просто получите курс здесь: http://bit.ly/3EuvPev
Здравствуйте друзья!
Я вернулся с новым курсом. Забавный факт: люди запрашивают этот курс уже… около 7 лет (с тех пор, как я впервые начал преподавать онлайн-курсы по машинному обучению).
Я всегда говорил, что для того, чтобы добиться успеха, вы должны следовать предпосылкам. Хотя это правда, я обычно нахожу соблюдение этих инструкций неадекватным. Более того, иногда студенты заявляли, что у них есть докторская степень (в качестве предлога, чтобы не следовать инструкциям), но они все равно плохо разбирались в математике!
Как говорится, если хочешь, чтобы что-то было сделано хорошо, сделай это сам. И это то, что я делаю сегодня.
Этот курс будет охватывать исчисление 1, 2 и 3, но основное внимание будет уделено частям, наиболее важным для машинного обучения и науки о данных.
Исчисление 1: пределы, производные, производные правила, оптимизация, правило Лопиталя, метод Ньютона
Исчисление 2: интегрирование
Исчисление 3: многомерное исчисление, цепное правило, градиенты, якобиан, гессиан, оптимизация, множители Лагранжа.
В VIP-версии будет специальный раздел, посвященный расширению Тейлора, который необходим для понимания цепного правила в нескольких измерениях. Это также служит мотивацией для полиномиальной регрессии. VIP-версия также будет содержать заметки в формате PDF (LaTeX).
Как всегда, этот курс стал НАМНОГО более подробным, чем я изначально планировал. Сначала я нацеливался на 3 часа, а теперь уже больше 12 часов. Впереди еще немного контента, но все самое необходимое уже есть.
Контент, который будет завершен в ближайшие дни:
- PDF-заметки
- Еще 3 лекции в разделе векторного исчисления (цепное правило, наискорейший подъем, оптимизация и множители Лагранжа)
- Резюме по каждому разделу
- Полное введение + план
- Как добиться успеха (математическая версия)
В любом случае, чего вы ждете?
