课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
随着人工智能和数据科学的快速发展，数学成为了必不可少的工具。《机器学习与数据科学的数学》课程由DeepLearning.AI提供，旨在帮助我们掌握这一工具，为后续的学习铺平道路。
### 课程概述
该课程包含三个主要部分：线性代数、微积分和概率统计，庞大的数学框架为我们理解机器学习的原理与应用提供坚实的基础。
#### 1. 线性代数
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra)
在这一部分，我们将学习如何将数据表示为向量和矩阵，掌握基本的线性运算，为更复杂的数据分析做准备。
#### 2. 微积分
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus)
本模块主要帮助学习者了解如何通过解析的方法优化不同类型的函数，这对于模型的训练和评估是至关重要的。
#### 3. 概率统计
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics)
最后，我们将探讨概率与统计学的基本概念，以此来理解数据中的随机性及其对模型表现的影响。
### 学习收获
完成这门课程后，您将能够：
- 运用线性代数工具对数据进行优化与处理。
- 使用微积分方法进行模型优化。
- 理解并运用概率统计的方法进行数据分析。
### 总结与推荐
该课程内容全面、深入浅出，特别适合希望能够深入理解数据科学算法背后数学理论的学习者。同时，该课程可以帮助巩固基础，减轻后续学习中的数学枯燥度。如果您想在 AI 和数据科学领域获得成功，这条学习之路必不可少。
我强烈推荐这门课程，链接在此：[加入《机器学习与数据科学的数学》课程](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine-learning-probability-and-statistics)。不妨趁现在开始一场励志的数学之旅吧！
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science