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Marc Peter Deisenroth《机器学习基础》-免费分享

深度学习与NLP • 4 月前 • 50 次点击  



    推荐一本2019年最新,由Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong编写,剑桥大学出版社初版的新书《机器学习基础》。这是一本讲解机器学习数学基础知识的书,让读者深入学习机器学习相关的数学概念。这本书并没有涵盖所有前沿的机器学习技术,因为已经有很多这样的书了。相反,本书的目标是提供阅读其他书籍所需的数学基础知识。


    这本书将于2020年初由剑桥大学出版社出版。

    文末附本书最新版下载地址。


    本书分为两个部分:

        数学基础

        使用数学基础的机器学习算法示例

    目标是保持这本书相短小精悍,所以不能涵盖所有的内容。


目录

 第一部分:数学基础

        1、导言和动机

        2、线性代数

        3、解析几何

        4、矩阵分解

        5、向量微积分

        6、概率和分布

        7、连续优化


第二部分:核心机器学习问题

        8、当模型遇到数据时

        9、线性回归

        10、主成分分析降维

        11、高斯混合模型的密度估计

        12、支持向量机分类






本书最新版下载地址

    微信公众号中回复关键字“mlbasic”获取下载地址。





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