1 Mathematics for Machine Learning 英文PDF下载

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1.1 书籍简介

理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计。
这些主题传统上是在不同的课程中教授的,这使得数据科学或计算机科学的学生或专业人士很难有效地学习数学。
这本独立的教科书弥合了数学和机器学习文本之间的差距,以最少的先决条件介绍了数学概念。它利用这些概念推导出四种核心机器学习方法:线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。对于学生和其他具有数学背景的人来说,这些推导为机器学习文本提供了一个起点。对于那些第一次学习数学的人来说,这些方法有助于建立应用数学概念的直觉和实践经验。每章都包含用于测试理解的示例和练习。

1.2 资源下载

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