正在播放：MIT《大数据与机器学习数学原理》教学 (2020)

课程目录

·所谓的人工智能，在技术层面很多时候就是指机器学习，通过选择特定的算法对样本数据进行计算，获得一个计算模型，利用这个模型，对以前未见过的数据进行预测，如果这个预测在必然程度上和事实相符，我们就认为机器象人一样具有某种智能，即人工智能。

这个过程和人类的学习成长非常类似，也是经历一些事情（获得样本数据），进行分析总结（寻找算法），产生经验（产生模型），然后利用经验（模型）指导本身的日常行为。

大数据产业解读一一剖析产业情况，人才供需、职业选择与相应“兵器”库；

·步入大数据之门一一解读数据、信息、算法，以及与大数据应用的关系；

·大数据基石一一结合大量示例和漫画，趣味讲解大数据算法应掌握的数学知识，无障碍学习；

·大数据算法奥义——信息论、向量空间、回归、聚类、分类等最为核心的算法的释义与应用，举重若轻；

·大数据热门应用——关联分析、用户画像、保举算法、文本挖掘、人工神经网络等最实用、最需要了解的应用的原理与实现；

·大数据主流框架一一介绍了主流的大数据框架(Hadoop、Spark和Cassandra)；

·系统架构与调优一一从速度与不变性方面给出调优的一般性“内功心法”；