课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
背景介绍：在当今的数据驱动时代，微积分的知识对于希望在机器学习和数据科学领域取得成功的学习者而言至关重要。Coursera平台上推出的一门课程（Calculus for Machine Learning and Data Science）正是为了填补这个需求，该课程通过实用的优化技巧将微积分与机器学习相结合。
课程概况：完成此课程后，学习者将能够：
• 分析地优化机器学习中常用的各种类型函数，掌握导数和梯度的性质。
• 使用一阶（梯度下降）和二阶（牛顿法）迭代方法图示性地优化机器学习中常用的不同类型的函数。
• 从视觉上解释在机器学习中常用的不同类型函数的微分。
• 执行梯度下降法。
课程大纲：
**第一周 - 导数与优化** 这一周的内容主要围绕基本的导数概念与优化技巧展开。通过理论与实例，掌握如何通过导数进行LOG压缩、最小化误差等。
**第二周 - 梯度与梯度下降** 学习者会深入了解梯度概念，以及如何应用梯度下降法来实现函数的局部优化，是机器学习模型训练的重要基础。
**第三周 - 神经网络中的优化与牛顿法** 为希望从事深度学习和神经网络研究的学习者，采用新方法去理解边缘效应和降维处理等问题将是学习重点。
总结：这门课程不仅仅提供了微积分的基础知识，更重要的是使学习者能够应用这些知识来解决现代机器学习中的复杂问题。如果你准备深入研究数据科学和机器学习领域，这门息息相关的课程绝对是不容错过的选择！
最终我强烈推荐这门课程，尤其是对于不会轻易放弃追求上成就的学习者。通过715待解课的问题，开启属于你自己的数据冒险吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus