机器学习中的数学(全集)–gitchat专栏网盘资源

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  • 状态💯完结
  • 最近更新2021年02月02日
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在当下,机器学习、人工智能领域吸引了许多同学投身其中,其中包含了大量非科班出身或者从其他行业切换赛道转行而来的朋友们,大家在学习的过程中发现学习曲线陡峭、难度较大,普遍的心声就是:机器学习难,首要就是数学知识需要的太多了!

大学学过数学,为什么还是不会用、用不好?
其实在大学阶段,大家都学过概率论、线性代数和微积分的课程,为什么到了机器学习领域需要使用的时候,却难以支撑了呢?我感觉有以下几点原因,相信你也曾经感同身受。

第一,大学课程中的知识点并没有完全覆盖机器学习领域所需。 回想一下大学概率统计课程内容的内容,虽然很重要,但其实远远不够。事实上,我们还需要补充随机过程、随机理论、蒙特卡洛思想、采样方法、概率图等一些重要的基础知识,才能说知识结构相对完整。同样的,大学本科的线性代数中一般也不会介绍相似矩阵、矩阵分解、数据降维等重要内容,最优化的思想和应用在高等数学中也鲜有涉及。

第二,大学课程的学习重计算技巧,轻内在逻辑。 大家一定都有这种感觉,学习大学数学的时候,我们是不是一天到晚苦于去计算行列式、特征值;去求微分、求积分;去罗列很多种分布,然后算期望、算方差、算事件概率。这样的结果就是数学变成了算术,还是在不停的做程序一秒钟就能做的事儿。至于说知识背后的内在逻辑和应用方法,基本上是非常欠缺的,因此大家很容易考完就忘。

第三,大学学了数学,却不知道学了能干什么。几十年如一日的教学内容没能深刻挖掘学科与当下前沿技术的交汇点,使得同学们常常有这样的困惑:这门课学了之后有什么用?自然学完之后,很快也就还给老师了。同时大学开设的数学基础课目的是讲授基础理论,本来也不是为了给大家打牢机器学习的数学基础。

这个专栏和传统的数学教材有何不同?
首先,我们会集中力量紧紧围绕机器学习核心算法中所涉及到的数学知识展开介绍,做好精确打击。 我们的讲解会结合好数学的本质内涵,用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想,构建起整个专栏理论体系。

然后,我们还会加强基础知识与算法、应用案例之间的联系。 我们在讲解数学内容的时候会注重延伸到后续的算法应用场景,将其进行相互关联,形成学以致用的实践导向。

同时,我们会运用好 Python 工具,做好和工程应用的无缝对接。 整个专栏内容都以 Python 语言为工具进行教学内容的实践,利用numpy、scipy、matplotlib、pandas 等工具强化知识的理解、提升工作的效率。

此外,我们还十分重视专栏本身的写作技巧。作者深入浅出的讲解技巧和逻辑严密的写作文风也将助你在充满挑战的学习道路上不断前进。

2、内容介绍:

001–数学——你与机器学习之间的距离.pdf
002–理论基石条件概率、独立性与贝叶斯.pdf
003–事件的关系深入理解独立性.pdf
004–离散型随机变量分布与数字特征.pdf
005–连续型随机变量分布与数字特征.pdf
006–多元随机变量(上)联合、边缘与条件.pdf
007–多元随机变量(下)独立与相关.pdf
008–多元随机变量实践聚焦多元正态分布.pdf
009–极限思维大数定理与中心极限定理.pdf
010–推断未知统计推断的基本框架.pdf
011–经典统计推断寻找最大似然.pdf
012–贝叶斯统计推断最大后验.pdf
013–由静向动随机过程导引.pdf
014–状态转移初识马尔科夫链.pdf
015–变与不变马尔科夫链的极限与稳态.pdf
016–基于马尔科夫链的近似采样.pdf
017–蒙特卡洛思想与接受—拒绝采样.pdf
018–马尔科夫链蒙特卡洛方法通用采样引擎.pdf
019–隐马尔科夫模型明暗两条线.pdf
020–概率估计隐马尔科夫模型观测序列描述.pdf
021–状态解码隐马尔科夫模型隐含状态揭秘.pdf
022–空间从向量和基底谈起.pdf
023–矩阵的核心(上)向量变换.pdf
024–矩阵的核心(下)空间映射.pdf
025–矩阵与映射中的“逆”.pdf
026–封闭小世界向量空间及其子空间.pdf
027–从空间的角度解方程组.pdf
028–寻找最近空间中的向量投影.pdf
029–投影的内涵与最小二乘应用.pdf
030–相似矩阵与相似变换.pdf
031–简而美的相似对角矩阵.pdf
032–变化中的不变特征值与特征向量.pdf
033–对称矩阵的优秀特性.pdf
034–主成分分析(上)利用特征值分解.pdf
035–主成分分析(中)奇异值分解的原理与通用性.pdf
036–主成分分析(下)奇异值分解与数据降维.pdf
037–见微知著导数与微分.pdf
038–函数近似与泰勒级数.pdf
039–多元函数及其偏导数.pdf
040–多元函数的微分及泰勒近似.pdf
041–多元函数的梯度及其应用.pdf
042–导引最优化的基本问题和存在条件.pdf
043–一元函数的极值运用迭代法.pdf
044–多元函数的极值(上)梯度法基础.pdf
045–多元函数的极值(中)最速下降法.pdf
046–多元函数的极值(下)牛顿法与向量微分.pdf
047–一维高斯分布极大似然与无偏性.pdf
048–多元高斯分布参数特征和几何意义.pdf
049–高斯噪声最小二乘线性估计的新视角.pdf
050–判别or生成从逻辑回归说起.pdf
051–高斯判别分析基于高斯分布的假设前提.pdf
052–朴素贝叶斯基于条件独立性假设.pdf
053–含有隐变量的参数估计问题.pdf
054–概率渐增EM算法的合理性.pdf
055–探索EM公式的底层逻辑与由来.pdf
056–探索高斯混合模型EM迭代实践.pdf
057–高斯混合模型的参数求解.pdf
058–连续域上的无限维高斯过程介绍.pdf
059–统计推断的基本思想和分类.pdf
060–随机近似方法初步.pdf

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