[分享] 機器學習的數學基礎用書
分享這本電子書介紹機器學習的數學基礎,
可惜缺了機率這一塊,全書約2000頁,免費下載。
本書共分九個章節 (不含 Appendices) :
Linear Algebra 線性代數
Affine and Projective Geometry 仿射變換與投影幾何
The Geometry of Bilinear Forms 雙線性型中的幾何
Algebra: PID’s, UFD’s, Noetherian Rings, Tensors,Modules over a PID, Normal
Forms 抽象代數
Topology, Differential Calculus 拓樸以及微積分
Preliminaries for Optimization Theory 優化論
Linear Optimization 線性優化
NonLinear Optimization 非線性優化
Applications to Machine Learning 機器學習上面的應用
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html
作者不希望別人分享,低調。
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低調謝
低調推
感謝
低調推
感恩
低調箭頭
有下有推
推
推
低調謝
低調謝
低調推
低調謝
低調推要這樣吧(謝)
低調謝
幫低調
低調
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低調
謝分享
噓
低調箭頭
低調推
低調推
低調謝
shift+s shift+x
幫低調
箭頭推推
多謝
低調感謝
感謝分享
低調到X1好像也不行
低調推
低調
除了第一章 跟後四章 其他不用看 微積分算常識
平衡打擊
d調
光看章節名稱就覺得超級難
第一章就卡關了...
平衡低調推
低調
另一本400頁的開源電子書也滿不錯 沒看過可參考
低調
謝謝分享
低調推
感謝
低調謝
註解低調推!
幫低調 難得有這種作者 半瓶水響叮噹 此作者肯定很有料
滿瓶水默默的寫書
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[心得] 台大數學、清大數學、政大應數看到版上數學系心得有點少 來發一下好了 手機發文排版難看抱歉 背景:NTU PHYS 重考 中間8~12月去當兵 陸戰隊13
[錄取] 低GPA 轉領域 CS PhD前言: 感謝留學版的陪伴和幫助,因為我做的領域比較冷門,所以想在版上分享錄取和心得給對 這領域有興趣的版友一點參考。 研究領域: Discrete differential geometry/ geometry processing, physically-based9
[請益] 關於機器學習的數學參考基礎請問各位大大 : 小弟最近學習一陣子機器學習 想買一本數學參考用書(機器學 習+深度學習,以便參考,但數 學基礎並沒有很強所以想買本有5
[問卦] 歐幾里得空間的一些問題阿肥我在複習線性代數跟多變量微積分,因為機器學習演算法需要用到。 線性代數叫做Linear Algebra,所謂的Linear指的是一條直線,所 以線性代數不會處理多次方的變數,但是多變量微積分可以處理這個問題 ,因為微積分本來就是處理曲線很好用的工具。 可是阿肥在學這堂課的時候,發現學者們喜歡把線性代數的語言拿來處理6
[問卦] 數學最難入門的領域是什麼??最難入門是指需要的背景知識很多 或是涵蓋的範圍極廣 例如 Category theory 須先了解群論 代數拓樸 才能開始討論 或是Homological algebra4
[問卦] 修了一個凸函數最佳化課程,不懂怎麼辦?阿諾,就是阿肥我念資工所啊,不小心選到一門超級硬核的數學課程叫做凸函數最佳化, 英文是convex optimization。 在課程中,我首次體會到數學系說他們在唸天書的感覺, 明明寫的是英文,可是沒有一個字看得懂。據說凸函數最佳化是機器學習裡面梯度下降的 數學理論基礎,所以資工所才有這門課。我很怕這門課沒辦法通過,所以花了很多時間閱 讀這課程的教科書,可是就連教科書也是天書等級的,看不懂。到底該怎麼辦呢,這堂課3
[請益] 台師數學所數教組_基礎數學(微積分&線性代po: 大家好! 目前本人已從大學商學院畢業。 想考師範大學數學所的數教組, 考科包含基礎數學(含微積分&線性代數)與數學教育概論, 所以有以下3個問題想請教!2
Re: [問卦] 線代到底是簡單還難?初心者想學好的話 可以考慮採用以下策略 直接讀 Friedberg 那一本 然後做習題 他的習題基本上就是在檢驗讀者有沒有掌握好基本定義 會不會基本的論證 感覺不錯的話 去看 Hoffman 那一本怎麼陳述同樣一件事 可能會有點挫折看不懂 沒關係 試著把自己不懂之處釐清一下- 幫我老闆的academic brother的學生(所以是我academic cousin?)宣傳一下 他目前在Carnegie Mellon 做博士後 秋天開始會在Texas Tech任教 有興趣想爭取全獎fellowship的同學可以在3/15前申請 歡迎對數學最佳化、作業研究有興趣且想讀博士的人申請 有興趣的人請直接跟他聯絡