课程链接: https://www.udemy.com/course/numerical-methods-in-java/
如果你对数值计算和优化算法感兴趣，特别是在Python中的实际应用，那么这门《Numerical Methods and Optimization in Python》课程绝对值得一试。本课程全面覆盖了矩阵代数、线性系统、数值积分、微分方程、以及机器学习中的优化技术等内容。课程强调实用性，不会陷入繁琐的理论细节，而是侧重于具体实现和数值原理，非常适合希望将数学知识应用到编程中的开发者和研究人员。
课程亮点包括：
– 学习矩阵乘法、高斯消元等线性代数基础，并用它们解决实际问题，如谷歌的PageRank算法
– 掌握数值积分技巧，利用梯形法、Simpson法以及蒙特卡洛方法进行定积分计算
– 了解如何用欧拉法和Runge-Kutta方法求解微分方程，应用于摆问题和弹道学
– 深入探讨机器学习中的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、ADAM等，学习其理论基础与实战实现
无论你是数据分析师、科研人员还是AI开发者，这门课程都能帮你掌握实用的数值优化技能，提升你的技术水平。对于Python初学者，课程后续章节也提供了基础教程，帮助你打牢编程基础。快来加入我们，一起探索数值方法的奥秘吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/numerical-methods-in-java/