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机器学习必备的数学知识,一次学会

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算法_周瑾
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严选 Chat了解严选标准

面对机器学习,初学者的阻塞点往往不在于机器学习本身,而是数学。机器学习是计算机技术,但它的底层是数学。通常,在机器学习相关的教材中,通篇都是复杂的数学公式。初学者如果数学基础不牢固,面对满篇的数学公式时,就会逐步失去学习信心、减少学习动力,而达不到预期的学习效果,最终只能沦落个“半吊子”的水平。

有鉴于此,本 Chat 将会拆解机器学习主流模型,找到主流模型背后依赖的数学知识点。再讲这些数学相关的知识点,进行统一整合归并。因此,这篇 Chat 的背景是机器学习,而讲述的内容是数学知识。我会用尽可能简单的方式,取其精华、去其糟粕,让你尽可能以极低成本,迅速掌握机器学习必备的数学知识。相信有了这些必备知识之后,你就能轻松读懂其他机器学习教材并快速入门机器学习啦。

本 Chat 内容:

  • 机器学习主流模型依赖的数学知识要点拆解
  • 梯度,利用梯度下降法求解函数极值
  • 向量与矩阵,求各种积、求逆
  • 求导大法,函数求导、向量求导、矩阵求导
  • 概率计算,对于事物不确定性概率的计算、极大似然的原理
  • 信息量的度量,熵、条件熵、信息增益、信息增益率
  • 统计量,均值、方差、最小二乘
  • 统计学的圣经,中心极限定理、假设检验

适合人群:

  • 每次打开书都被公式搞垮的机器学习初学者

最后一句,写好每篇 Chat 是对我的要求,更是对你的尊重。

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