文件名称：workspace:关于编程，机器学习，深度学习等的学校自学材料
文件大小：459.16MB
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更新时间：2024-04-24 03:43:18
machine-learning deep-learning algorithms data-analysis JupyterNotebook
:palm_tree: 欢迎 该资料库包含我在学校内外的作品。 详细说明如下。 更多信息请访问 :round_pushpin: 关于我自己 他于2019年5月毕业于加州大学伯克利分校，攻读了金融/数据科学专业的应用数学专业。 希望成为ML工程师以改善社会的数学家和商业新手。 对计算算法，优化，包括机器学习，深度学习和数据管理的预测分析感兴趣。 总是开放讨论和想法。 对于联系， 电子邮件 :envelope: ：duilee [at] berkeley [dot] edu :bookmark_tabs: 资料库描述 :graduation_cap: 课程作业 其他课程也包括但不限于： 真实分析（教科书：Rudin的数学分析原理） 复杂分析（教科书：Brown＆Churchill的《复杂变量及其应用》） 数值分析（教科书：《负担和费用的数值分析》） 线性代数（教科书：Friedberg＆Insel＆Spence的线性代数） 数学优化方法（教科书：布朗与丘吉尔的《数学经济学方法》） :wrapped_gift: 机