机器学习中的数学基础一直以来都是非常重要的,而且是比较难的。要想真正提高机器学习算法水平,其中的数学基础必须合格!今天给大家推荐一本非常棒的《机器学习数学基础》,原名:《Mathematics for Machine Learning》。
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这本书的作者是来自 Twitter 的 @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng。作者阐述写这本书的目的是希望能为机器学习写了一本关于数学的书,激励人们学习数学概念。不打算涵盖先进的机器学习技术,而是讲解机器学习中所必需的数学技能。
目前这本书已在英国剑桥出版,品质可以说相当不错了。
书籍介绍
这本书总共有 400 页,涵盖了线性代数、高数、概率论和优化理论等方面的知识。书籍主要分成两部分:第一部分是介绍数学基础,属于理论部分;第二部分是介绍一些具体的机器学习算法中使用到数学基础的例子,属于实践部分。
整体目录如下:
Part I: Mathematical Foundations
- Introduction and Motivation
-
Linear Algebra
-
Analytic Geometry
-
Matrix Decompositions
-
Vector Calculus
-
Probability and Distribution
-
Continuous Optimization
Part II: Central Machine Learning Problems
- When Models Meet Data
-
Linear Regression
-
Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
-
Density Estimation with Gaussian Mixture Models
-
Classification with Support Vector Machines
这本书还配备了对应的 GitHub 地址:
https://github.com/mml-book/mml-book.github.io
目前已经收获了 4.6K star 了。
书中相应的章节配备了代码实战,且是 jupyter notebook 的代码形式,方便阅读。包含的代码:
资源下载:
为了节约大家的时间,小编已经将这份《机器学习数学基础》电子版 PDF 打包好了。获取步骤如下:
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