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。
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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： 今日頭條若喜歡本文，請關注我們的臉書 Please Like our Facebook Page：
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