摘要: 轉載自程序員書庫機器學習算是一個交叉領域,他涉及統計、概率、計算機科學和算法等方面,近幾年機器學習發展快速,有人就想要入門學習數據科學領域,使用機器學習(ML)技術創造產品,但是想要很好的掌握其內部的工作原理和算法,有個堅固的數學基礎是很有必要的。

 


轉載自程序員書庫機器學習算是一個交叉領域,他涉及統計、概率、計算機科學和算法等方面,近幾年機器學習發展快速,有人就想要入門學習數據科學領域,使用機器學習(ML)技術創造產品,但是想要很好的掌握其內部的工作原理和算法,有個堅固的數學基礎是很有必要的。

為什麼說數學很重要? 機器學習的數學之所以很重要,原因有很多,主要包括以下方面:

機器學習需要選擇正確的算法,包括訓練時間、模型複雜度、參數個數等 選擇參數的設置和驗證策略 通過理解偏差-方差權衡,識別欠擬合和過擬合 估計正確的置信區間和不確定性。

......

 

賓夕法尼亞大學計算機和信息科學系教授Jean Gallier 的開源了一本書籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》,用了1900頁的內容,為讀者講解計算機科學所需的線性代數、微分和最優化理論等問題,這些內容對你深入學習機器學習幫助非常大。

書籍地址: www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf 詳見全文: 今日頭條

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