非常适合初学者的机器学习的数学基础笔记.pdf
本文推荐一份机器学习数学基础专辑,非常适合初学者入门,文末提供下载。
机器学习,需要一定的数学基础,也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实,只会用一些工具和框架,相当于某些武术家只会耍套路,外行人觉得很厉害,但实战起来一定是鼻青脸肿。
如何在有限的计算资源下找出最优解,在目标函数及其导数的各种情形下,应该如何选择优化方法;各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何;还要知道怎样构造目标函数,才便于用凸优化或其他框架来求解,这些都需要一定的数学基础。可以说,数学基础是机器学习从业人员的天花板。
博士的代码能力,不一定比硕士强,但数学基础,往往要比硕士扎实很多。为什么机器学习从业人员学历越高,往往工资越高,通常和掌握的基础知识正相关。
关于数学基础资料,这里我推荐黄海广博士整理的数学笔记:
这份资料已经做成了pdf。
黄海广博士目前Github star已经超过52500,曾经翻译过吴恩达课程。
数学基础内容:
一、CS229数学基础
CS229的数学基础,分为概率论和线性代数两部分,是斯坦福系列课程的数学基础资料,主要翻译者(黄海广、石振宇)。
内容截图
二、大学数学基础精华
机器学习最基础的数学知识,可以分为高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分:
内容截图
三、专辑下载
数学专辑可以在线阅读,也可以下载(pdf、word、markdown文件),可以直接在“机器学习初学者”公众号回复“math”即可获取下载地址。
下载内容截图
扫码进入公众号,回复“math”即可获取下载地址
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