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2019最新《机器学习数学基础》分享(附代码及PDF下载)

机器学习算法与自然语言处理 • 4 年前 • 1010 次点击  

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一、资源介绍


今天给大家推荐一份最新关于机器学习数学基础的免费书,这本书由Marc Peter Deisenroth,A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰写。作者表示撰写这本书旨在激励人们学习数学概念。这本书并不打算涵盖前沿的机器学习技术,因为已经有很多书这样做了。相反,作者的目标是通过该书提供阅读其他书籍所需的数学基础。这本书分为两部分:数学基础知识和使用数学基础知识进行机器学习算法示例。值得初学者收藏和学习!


随着机器学习在社会中的广泛应用,作者相信每个人都应该对它的基本原理有一些了解。这本书是用学术数学的风格来写的,这使读者能够精确地了解机器学习背后的概念。作者鼓励不熟悉这种简洁的风格的读者坚持阅读下去,并牢记每个主题的目标。作者在整篇文章中都有标记和评论,希望这些评论能对读者提供一些有用的指导。此外,本书假定读者具备高中数学和物理中常用的数学知识。例如,导数和积分,以及二维或三维的几何向量。因此,本书的目标受众包括普通大学生、夜校生和机器学习在线课程的学习者等等。


官网:https://mml-book.github.io/


二、主要内容


本书分为两部分,第一部分是数学基础的讲解,第二部分是将第一部分的数学概念应用于基本的机器学习问题中。


下面是主要目录

第一部分:数学基础

  1. 介绍和动机

  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. 持续优化


第二部分:主要机器学习问题

  1. 当模型遇到数据时

  2. 线性回归

  3. 主成分分析降维

  4. 用高斯混合模型估计密度

  5. 用支持向量机分类



三、资源分享


同时为了方便大家,我们把最新的资料打包好了,可以直接下载!


获取方式:

1. 关注我们的公众号“智能与算法之路”

2. 后台回复“ml数学基础” 即可以获取资料哈~(建议复制,避免错字)

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