機器學習的概率和概率分布
為機器學習課程提供免費的概率,預測事件發生的變異性。
你在機器學習的概率和概率分布中學到了什麼?
關於這個免費證書課程
概率論是數學的一個分支,它教我們如何處理經過特定的反複試驗後發生的事件。這裏的值表示為從0到1。它幫助我們準確地理解一個特定事件在一組給定的變量中是如何表現的。它還幫助我們預測變量在波動環境中行為的可能變化。
這門免費的機器學習概率課程為概率和各種分布(如正態分布、二項式分布和泊鬆分布)提供了基本基礎。它會讓你熟悉邊際概率的概念和貝葉斯定理。最後,您將使用Python進行分布計算的演示。
幾所世界一流大學,如德克薩斯大學奧斯汀分校和SRM科學技術學院,都與Great Learning建立了合作關係。beplay2018官网他們設計了各種各樣的研究生人工智能課程以及學位課程,這是印度排名第一的行業課程。一流的教師精心準備了豐富的課程,使學員能夠發展先進的AIML技能。來自一流組織的眾多行業專家為我們的學員提供個性化的指導,為他們在職業生涯中取得成功提供指導。
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課程大綱
在本模塊中,您將通過一些例子學習概率的含義及其概念。講師將通過一個例子討論什麼是實驗,並定義並全麵解釋確定事件可能性的公式。稍後,一個圖表將幫助您理解極端概率值和互斥事件。
我們的課程指導老師
Abhinanda Sarkar博士
學院主任,偉大的學習beplay2018官网
Abhinanda Sarkar博士是Great Learning for數據科學和機器學習項目的beplay2018官网學術總監。薩卡爾博士獲得了學士學位。和M.Stat。印度統計研究所(ISI)學位和斯坦福大學統計學博士學位。他曾在麻省理工學院(MIT)教授應用數學;曾在IBM擔任研究人員;在通用電氣(GE)領導質量、工程開發和分析部門;曾擔任MYRA商學院副院長;他是OmiX實驗室的聯合創始人。
Sarkar博士的出版物、專利和技術領先地位一直應用於概率模型、統計數據分析和機器學習,如實驗物理、計算機視覺、文本挖掘、無線網絡、電子商務、信用風險、零售金融、工程可靠性、可再生能源和傳染病等不同領域。他的教學主要是統計理論、方法和算法;與應用程序主題一起,如財務建模、質量管理和數據挖掘。
Sarkar博士是精益六西格瑪和六西格瑪設計的認證黑帶大師。他一直是斯坦福大學和ISI的客座教授,並繼續在印度管理學院(IIM-Bangalore)和印度科學學院(IISc)任教。多年來,他為技術和商業專業人士設計並舉辦了大量的企業培訓課程。他是ISI校友會獎章、IBM發明成就獎和GE印度公司的Radhakrishan導師獎的獲得者。
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常見問題
機器學習學習概率的先決條件是什麼?
概率是一個人必須掌握機器學習概念的基本技能之一,它有助於預測和決策過程。學習機器學習的其他先決條件包括:代數,線性代數,三角函數,統計學,微積分(高級主題),Python編程,終端或雲控製台。
初學者如何在機器學習中學習概率?
概率並不是一個具有挑戰性的概念,但它涉及到很多基本概念,在處理機器學習等領域時需要處理。你必須應用其他概念,如線性代數、統計學和微積分,也能夠輕鬆地使用python編程。你可以從學習概率和機器學習開始,然後再學習機器學習的概率課程。
學習機器學習的概率需要多長時間?
機器學習課程的概率是一個2.5小時的課程,但你可以按照自己的節奏學習,因為課程是自定節奏的。掌握了所有的先決條件後,理解本課程中的概念並不需要太多時間。如果你打算從學習所有的基礎知識開始,比如統計學、微積分、python編程和其他類似的主題,你需要3到6個月的時間才能熟練掌握機器學習的概率。
完成這門課程後我會獲得證書嗎?
機器學習的概率是一門免費課程。在你完成課程後,你會被分配一些任務來測試你的理解。你可以在空閑時間學習和理解這門課程,因為它是自定進度的。在你順利完成課程後,你將獲得一份結業證書,你可以把它放在你的LinkedIn和其他類似的平台上。
我在機器學習概率方麵的職業機會是什麼?
機器學習工程師、數據科學家、NLP科學家、商業智能開發人員和以人為本的機器學習設計師是許多職業機會中的一小部分,如果你已經掌握了機器學習的概率。然而,僅僅學習概率是不夠的;但你還必須掌握其他技能,如統計學、線性代數、微積分、python編程和其他概念,才能成為機器學習領域的頂級專業人士。
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