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代写机器学习的数学问题Mathematics of Machine Learning
机器学习(ML)是研究通过经验和使用数据自动改进的计算机算法，它被视为人工智能的一部分。机器学习算法建立一个基于样本数据的模型，被称为“训练数据”，以便做出预测或决定，而无需明确编程机器学习算法被广泛应用于医学、电子邮件过滤和计算机视觉等领域。在这些领域，开发传统算法来执行所需的任务是困难或不可行的。计算统计学侧重于使用计算机进行预测；但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是一个相关的研究领域，专注于通过无监督学习进行探索性数据分析。在跨业务问题的应用中，机器学习也被称为预测分析。
学习机器学习的数学问题课程能够帮助使用真实世界的数据实现数学概念；从投影角度推导主成分分析法，理解正交投影如何工作。这门专业旨在弥补这种差距，加快基础数学学习的速度，建立一种直观的理解，并将其与机器学习和数据科学联系起来。以线性代数入门，观察它是如何与数据联系在一起的。然后研究向量和矩阵是什么以及如何使用它们。随后进行多元微积分学习，建立在此基础上，看看如何优化拟合函数，以获得良好的拟合数据。用主成分分析降维，使用前两个课程的数学来压缩高维数据。本课程学习为中等难度，需要Python知识。
机器学习涉及计算机发现它们如何在没有明确编程的情况下执行任务。它要求计算机从提供的数据中学习，以便执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，可以编写算法，告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；在计算机方面，不需要学习。对于更高级的任务，人工创建所需的算法可能具有挑战性。
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