机器学习数学课程2025年6月19日 | 8分钟阅读 人工智能是IT领域的一项先进创新，需要对数学概念有深入的了解。掌握数学知识对于在人工智能领域开启职业生涯至关重要。机器学习算法完全基于概率、统计、线性代数、高级微积分等数学概念。为了加快在机器学习领域的职业发展，他们应该努力提高和准备自己的数学技能。尽管网上有大量的课程可供选择，但正确的建议将帮助您实现目标。 因此，在本主题“人工智能数学课程”中，我们将讨论网络上一些最理想的课程。参考这些课程，您可以提高进入人工智能世界所需的基本数学技能。以下是一些指南，我们将根据这些指南推荐以下机器学习数学课程。  标准
现在，事不宜迟，让我们开始探索一些最好的在线机器学习数学课程。 最佳在线机器学习数学课程
1. 机器学习数学专业根据各种调查，这是Coursera提供的一门最好的课程，旨在更好地理解机器学习的数学技能。它涵盖了机器学习所需的所有数学知识。此外，本课程的目标是填补空白，培养对数学的直观理解。 本课程分为3个系列，如下所示
完成所有系列后，您将有足够的信心开始机器学习领域的职业生涯。 课程描述
你将学到什么本课程将帮助您学习许多重要的科学概念，例如主成分分析、多元分析、线性代数（基础和高级）、向量数学、梯度下降、Python、降维、特征值和特征向量等。 本课程的益处完成本课程后，您将获得可分享的证书和课程证书。此外，您还将获得完整的课程议程，例如录制的视频讲座、课堂笔记、理论和编程练习作业、评分测验等。 本课程的先决条件如果您正在参加本课程，您必须具备矩阵级数学知识，并对Python和NumPy有基本了解。 课程评分- 4.6分（满分5分） 来源- 伦敦帝国理工学院 课程时长- 16周 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程的更多信息。 2. 数据科学数学技能本课程由杜克大学达勒姆分校（北卡罗来纳州）提供。本课程帮助您构建机器学习所需的代数核心概念，例如词汇、符号、概念和代数规则。 本课程包含的主题。
本课程的益处成功完成本课程后，您可以获得可分享的证书。 先决条件 要参加本课程，您无需预先了解机器学习和数据科学所需的数学知识。 课程评分- 4.5分（满分5分） 来源- 杜克大学达勒姆分校（北卡罗来纳州） 课程时长- 13小时 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程套餐的更多信息。 3. 微积分入门David Easdown的这门在线数学课程是评分最高的课程之一。它涵盖了人工智能解决方案所需的全部分析概念。此外，本课程帮助您在微积分的理论和应用之间保持平衡。 本课程分为5周计划，如下所示 第一周：预备微积分（场景设置） 第二周：函数（有用且重要的储备） 第三周：微分学入门 第四周：导数的性质和应用 第五周：积分学入门 本课程的益处完成本课程后，您将在成就页面获得电子证书。 先决条件您必须对微积分和一般数学概念有基本了解才能参加本课程。如果您只想掌握微积分，本课程很重要。 评分- 4.8分（满分5分） 课程提供者- David Easdown（悉尼大学） 课程时长- 59小时 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程的更多信息。 4. 概率图模型专业本课程由斯坦福大学提供，为复杂空间上的概率分布提供了丰富的框架：大量相互作用的随机变量的联合（多元）分布。 本课程旨在帮助您掌握各种重要技能，例如推理、贝叶斯网络、信念传播、图模型、马尔可夫随机场、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法和期望最大化（EM）算法。 完整课程包括三个专业，如下所示 课程1- 概率图模型1：表示 课程2- 概率图模型2：推理 课程3- 概率图模型3：学习 好处
先决条件在参加本课程之前，应具备基本的数学知识和至少一种编程知识。 课程评分- 4.6/5 课程提供者- Daphne Koller（斯坦福大学） 课程时长- 4个月（每周11小时） 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程的更多信息。 5. R语言统计学专业本课程帮助您了解如何在R中分析和可视化数据并生成可重现的数据分析报告，展示对统计推断统一性质的概念性理解，执行频率派和贝叶斯统计推断和建模以应对常见现象并根据数据做出决策。此外，它使您能够准确、有效且在不依赖统计语言的情况下传达统计结果，研究基于数据的断言并评估基于数据的决策，并使用R包进行数据分析以进行数据整理和可视化。 本专业共有5门课程，如下所示
额外益处
先决条件在参加本课程之前，您必须具备基本的数学概念知识，对数据分析感兴趣将是一个优势。此外，开始本课程不强制要求具备先前的编程知识。 课程评分： 4.6分（满分5分） 课程提供者： 杜克大学 课程时长： 约7个月 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程的更多信息。 6. 概率与统计本课程由伦敦大学在James Abdey博士的指导下提供。本课程专门设计用于概率、描述性统计、均值和比例的点估计和区间估计等。它有助于培养做出良好决策和预测未来结果的基本技能。 本课程包含各种主题
额外益处完成本课程后，您将获得可分享的证书。此外，您还将获得完整的课程议程，例如录制的视频讲座、课堂笔记、理论和编程练习作业、评分测验等。 先决条件本课程专门为初学者设计；因此，开始本课程不需要数学和编程知识。 课程评分： 4.6分（满分5分） 课程提供者： 伦敦大学 课程时长： 16小时 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程的更多信息 7. 机器学习和人工智能的数学基础本课程由Eduonix Learning solutions在Udemy上计划。通过本课程，您将学习如何在R和Python中应用机器学习所需的基本数学概念。 本课程详细介绍了线性代数、多元微积分、概率论等重要数学概念。 科学是培养编程技能的核心参与者之一，本课程正是以同样的方式设计的，旨在帮助您掌握编写人工智能和机器学习项目和算法所需的数学基础。 课程内容本课程分为3个部分 1) 线性代数 它有助于理解不同机器学习算法的参数和结构。此外，它还提供了神经网络的基本概念。它包括以下各种主题
2) 多元微积分 它有助于理解机器学习的学习部分。它用于从示例中学习、更新不同模型的参数并提高性能。 它包括以下各种主题
3) 概率论 概率论是帮助我们对深度学习和人工智能算法中的底层数据进行假设的重要概念之一。理解关键概率概念对我们很重要 它包括以下各种主题
额外益处除了结业证书、视频讲座和在线学习材料外，本课程还包括每个章节开启后的项目和测试，这有助于您巩固知识。此外，本课程帮助您开发自己的算法并将其应用于未来的项目。 先决条件本课程专为初学者和有经验的学习者设计。此外，由于概念用Python和R编码，因此需要基本的Python知识。 课程评分： 4.5分（满分5分） 课程提供者： Eduonix Learning Solutions, Eduonix-Tech 课程时长： 4.5小时 重要链接：点击此处报名并了解有关本课程的更多信息。 结论数学始终是进入编程领域的关键参与者。所有编程语言，如Java、Python、R、C等，都需要具备良好的科学知识才能构建您的合法概念和算法。在本节中，我们讨论了一些最重要的、学习人工智能和机器学习的有效在线数学课程。理想情况下，阅读本文后，您将能够选择最佳数学课程，以开始您的机器学习之旅并在IT世界中建立您的职业生涯。 下一主题泰勒级数 |
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