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現實生活中有很多處理各種數據的問題,需要用到不同的機器學習算法。如文本檢索、手寫字符識別、目標識別、人臉識別、指紋識別、垃圾郵件過濾等,而不同的機器學習算法所需要運用的數學基礎大有不同。本期雷鋒網邀請了公開課嘉賓將從機器學習應用的角度講解機器學習中涉及的基本數學知識。
機器學習中的數學基礎
引言
線性代數及矩陣論
概率論與統計
凸優化
蔡佳,廣東財經大學“卓越青年教師”校長特聘教授、碩士生導師,博士畢業于香港城市大學數學系,曾數次訪問香港城市大學,現正訪問紐約州立大學奧爾巴尼分校。現為廣東省計算數學學會理事,廣東省工業與應用數學學會青年分會委員。從事機器學習研究有近10年歷史,發表SCI論文十幾篇,主持國家自然科學基金,國家統計局項目,廣州市科技計劃,參與廣東省自然科學基金,廣東省科技計劃,教育部項目等十幾項項目。目前的研究方向包括:統計學習理論,機器學習。
北京時間11月3日(周五)早上10:00
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