请推荐一些机器学习 数学入门

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请推荐一些机器学习 数学入门 [复制链接]

 

请推荐一些机器学习 数学入门

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以下是一些适合机器学习数学入门的资源：

1. 线性代数：

   • 《线性代数及其应用》（David C. Lay、Steven R. Lay、Judith McDonald 著）：该书介绍了线性代数的基本概念和应用，包括向量、矩阵、线性变换等内容。

2. 微积分：

   • 《微积分学教程》（Thomas 著）：该书介绍了微积分的基本理论和技巧，包括导数、积分、微分方程等内容。

3. 概率论与统计学：

   • 《概率论与数理统计》（吴喜之 著）：该书介绍了概率论和数理统计的基本概念和方法，包括随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等内容。

4. 机器学习数学基础：

   • 《统计学习方法》（李航 著）：该书介绍了机器学习的基本理论和方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等内容，并涵盖了数学基础，如概率论、统计学等。

以上资源可以帮助你建立起机器学习所需的数学基础。建议你先学习线性代数、微积分和概率论与统计学的基础知识，然后再深入学习机器学习的相关理论和方法。

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我推荐您学习机器学习数学入门的一些经典教材和资源：

1. 《统计学习方法》（李航著）：

   • 这本书是国内机器学习领域的经典教材，内容全面，涵盖了机器学习的基本概念、方法和算法。书中对数学理论进行了清晰的解释，包括概率论、统计学、线性代数等基础知识，是学习机器学习数学基础的好选择。

2. 《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop著）：

   • 这本书是一本经典的机器学习教材，内容详实，理论深入。书中涵盖了大量的数学知识，包括概率论、统计学、线性代数等，适合想要深入理解机器学习原理和算法的人士阅读。

3. 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville著）：

   • 这本书是一本关于深度学习的经典教材，内容全面，涵盖了深度学习的基本原理和数学基础。书中对数学知识进行了深入浅出的解释，适合想要学习深度学习数学基础的人士阅读。

4. 在线课程：

   • Coursera上的《机器学习》（Andrew Ng主讲）：这门课程是Coursera上最受欢迎的机器学习课程之一，由斯坦福大学的Andrew Ng教授主讲。课程涵盖了机器学习的基本原理和算法，并对数学理论进行了清晰的解释，适合初学者入门。

5. 在线资源：

   • Khan Academy：Khan Academy提供了大量关于数学的免费视频教程，包括概率论、线性代数等与机器学习相关的数学知识。您可以通过Khan Academy学习机器学习所需的数学基础知识。

以上资源都是学习机器学习数学入门的好选择，它们涵盖了从经典教材到在线课程再到在线资源的多个方面，适合不同学习需求和学习风格的人士。

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对于电子工程师想要入门机器学习数学的话，以下资源可能会有所帮助：

1. 线性代数：

   • Gilbert Strang的《线性代数与其应用》是一个经典的线性代数教材，以及Stephen Boyd和Lieven Vandenberghe的《凸优化》也是不错的选择。这两本书都能够为你提供理解机器学习中矩阵、向量和线性变换等概念的基础。

2. 概率论与统计：

   • 如果你对概率论和统计学基础不够扎实，可以阅读Peter Bruce和Andrew Bruce的《统计学习方法》以及Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman的《统计学习基础》。这些书籍将会帮助你理解概率模型、统计推断和模式识别等重要概念。

3. 微积分：

   • 对于微积分基础，你可以参考Thomas' Calculus或者James Stewart的《微积分学》等教材。这些书籍将会帮助你理解机器学习中的优化算法和梯度下降等重要概念。

4. 线性代数、概率论与统计学的在线课程：

   • 在Coursera、edX和Udacity等在线学习平台上有很多优质的线性代数、概率论与统计学的课程，由知名大学的教授授课。这些课程会更加形象地解释相关概念，并提供实践机会。

5. 网上教程和博客：

   • 各种在线博客和视频平台（如YouTube、Medium等）上都有很多关于机器学习数学基础的教程和解释。你可以通过搜索关键词找到适合你水平的资源，比如线性代数、概率论、微积分等方面的教程。

以上是一些适合电子工程师入门机器学习数学基础的资源推荐，希望能够帮助到你建立起必要的数学基础，顺利学习机器学习。