• СОГРЕВАЕМ СКИДКАМИ !

    Получите вечный Премиум доступ к более чем 120 000 курсов + приватный раздел за 750  500 рублей

    Премиум PRO +Guard.ws + Elements.Envato + доступ к удалённым курсам и книгам 1500  1000 рублей

    Подписка действует на все доступные курсы!

    Акция действует до 10 Февраля включительно!

    Оформить подписку Подробнее

Udemy [udemy] - Численные методы и оптимизация в Python (2022)

  • Автор темы Amerikano
  • Дата начала
Amerikano
Amerikano
Модератор
Сообщения
10,803
Реакции
106,485
Автор: udemy
Название: Численные методы и оптимизация в Python


1653608133831 png

Этот курс посвящен численным методам и алгоритмам оптимизации на языке программирования Python.

Мы НЕ собираемся обсуждать ВСЮ теорию, связанную с численными методами (например, как решать дифференциальные уравнения и т. д.), мы просто рассмотрим конкретные реализации и численные принципы

Первый раздел посвящен матричной алгебре и линейным системам, таким как умножение матриц, исключение Гаусса и приложениям этих подходов. Мы рассмотрим знаменитый алгоритм Google PageRank.

Затем поговорим о численном интегрировании. Как использовать такие методы, как правило трапеций, формула Симпсона и метод Монте-Карло, для вычисления определенного интеграла заданной функции.

Следующая глава посвящена решению дифференциальных уравнений методом Эйлера и подходом Рунге-Кутты. Мы рассмотрим такие примеры, как задача о маятнике и баллистика.

Наконец, мы собираемся рассмотреть методы оптимизации, связанные с машинным обучением. Будут обсуждаться градиентный спуск, алгоритм стохастического градиентного спуска, ADAGrad, RMSProp и оптимизатор ADAM, а также теория и реализация.


Раздел 1 – Основы численных методов

  • основы численных методов
  • представление с плавающей запятой
  • ошибки округления
  • производительность C, Java и Python
Раздел 2 – Линейная алгебра и исключение Гаусса

  • линейная алгебра
  • умножение матриц
  • Устранение Гаусса
  • оптимизация портфеля с помощью матричной алгебры
Раздел 3 – Собственные векторы и собственные значения

  • собственные векторы и собственные значения
  • применение собственных векторов в машинном обучении (PCA)
  • Объяснение алгоритма Google PageRank
Раздел 4 – Интерполяция

  • Теория интерполяции Лагранжа
  • реализация и применение интерполяции
Раздел 5 – Алгоритмы поиска корня

  • решение нелинейных уравнений
  • нахождение корня
  • Метод Ньютона и метод деления пополам
Раздел 6 – Численное интегрирование

  • численное интегрирование
  • метод прямоугольников и метод трапеций
  • метод Симпсона
  • Интеграция Монте-Карло
Раздел 7 – Дифференциальные уравнения

  • решение дифференциальных уравнений
  • метод Эйлера
  • Метод Рунге-Кутты
  • проблема маятника и баллистика
Раздел 8 — Численная оптимизация (в машинном обучении)

  • алгоритм градиентного спуска
  • стохастический градиентный спуск
  • Алгоритмы ADAGrad и RMSProp
  • Объяснение оптимизатора ADAM

Спасибо, что присоединились к моему курсу, давайте начнем!

Для кого этот курс:
  • Этот курс предназначен для студентов с количественным опытом или инженеров-программистов, которые интересуются численными методами.
Требования
  • Математическая основа — дифференциальные уравнения, интегрирование и матричная алгебра.
Материал на английском языке

Подробнее:

Скачать:

 
Сверху