课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
在数据科学与机器学习的快速发展时代，掌握数学基础尤为重要。近期我完成了Coursera上的《Calculus for Machine Learning and Data Science》课程，收获颇丰。这门课程系统介绍了微积分在机器学习中的应用，从导数和梯度的基本概念，到利用一阶与二阶优化方法进行模型调优，内容丰富且实用。课程内容包括：
– 解析优化各种机器学习常用函数，掌握导数和梯度的性质
– 通过梯度下降和牛顿法高效优化模型
– 直观理解不同类型函数的微分特性
– 实践操作梯度下降，提升模型训练效率
课程结构合理，分为三周：第一周讲解导数与优化基础，第二周深入梯度及梯度下降算法，第三周则剖析神经网络中的优化技术与牛顿法。无论是机器学习初学者，还是希望提升数学基础的从业者，都能从中获益良多。强烈推荐给对数据科学充满热情的你，助你在模型优化之路上更进一步！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus