Вот несколько курсов по математике, подходящих для машинного обучения, а также примеры кода для каждого метода:

1. Линейная алгебра:

   • Описание. Линейная алгебра имеет фундаментальное значение для понимания многих концепций машинного обучения, таких как матричные операции и преобразования.
   • Пример кода (Python):

     import numpy as np
     # Matrix multiplication
     A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
     B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
     C = np.dot(A, B)
     print(C)

2. Исчисление:

   • Описание. Исчисление необходимо для оптимизации моделей машинного обучения и понимания таких понятий, как градиенты и алгоритмы оптимизации.
   • Пример кода (Python):

     import sympy as sp
     # Differentiation
     x = sp.symbols('x')
     f = x2 + 3*x + 2
     f_prime = sp.diff(f, x)
     print(f_prime)

3. Вероятность и статистика:

   • Описание: Вероятность и статистика обеспечивают основу для понимания неопределенности, статистических выводов и вероятностных моделей в машинном обучении.
   • Пример кода (Python):

     import numpy as np
     from scipy.stats import norm
     # Probability density function
     x = np.linspace(-5, 5, 100)
     pdf = norm.pdf(x, loc=0, scale=1)
     print(pdf)

4. Теория оптимизации:

   • Описание. Теория оптимизации направлена ​​на поиск лучших решений задач машинного обучения, таких как оптимизация параметров и обучение моделей.

   • Пример кода (Python):

     from scipy.optimize import minimize
     # Optimization example
     def objective(x):
      return x[0]2 + x[1]2
     
     x0 = [1, 1]
     result = minimize(objective, x0)
     print(result)

5. Теория информации:

   • Описание: Теория информации занимается измерением и количественной оценкой информации в машинном обучении, такой как энтропия, взаимная информация и сжатие данных.

   • Пример кода (Python):

     from scipy.stats import entropy
     
     # Entropy calculation
     p = [0.2, 0.4, 0.3, 0.1]
     entropy_value = entropy(p, base=2)
     print(entropy_value)