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          建議初學者收藏的機器學習初學者手抄本:數(shù)學基礎(chǔ)、機器學習經(jīng)典算法、統(tǒng)計學習方法等

          共 2910字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2021-07-04 15:43

          機器學習怎么學?當然是系統(tǒng)地學習了。沒有時間這么辦呢?利用碎片時間學習!很多人一天要花 2 個小時通勤,通勤路上有很多時間看手機。于是我把一些機器學習的基礎(chǔ)知識做成了在線的機器學習手冊,只需打開微信收藏就能學習了!就好像背托福單詞一樣。(作者:黃海廣[1])

          機器學習手冊分為三個部分,數(shù)學基礎(chǔ)、機器學習經(jīng)典算法、統(tǒng)計學習方法。建議有時間的同學可以這三個部分按照順序?qū)W習,時間少的同學,我建議直接看機器學習經(jīng)典算法,遇到問題查一下數(shù)學基礎(chǔ),也可以一邊看機器學習經(jīng)典算法,一邊看統(tǒng)計學習方法,查漏補缺。

          機器學習手冊

          一、數(shù)學基礎(chǔ)

          1.高等數(shù)學

          推薦下我考研和考博時候的數(shù)學筆記,我把機器學習的部分,提煉出來,幾乎涵蓋了所有機器學習所需要的高等數(shù)學公式:我做成了在線閱讀版本。

          點擊打開大學高等數(shù)學精華

          2.概率論

          • 首選

            推薦斯坦福大學 CS229 機器學習課程的基礎(chǔ)材料的概率論部分,這個由我翻譯,是斯坦福各類人工智能課程的基礎(chǔ)材料,針對機器學習進行了優(yōu)化,可以說是經(jīng)典材料。(原始文件下載[2])

          點擊打開 CS229 概率論的翻譯

          • 備選

            推薦下我考研和考博時候的數(shù)學筆記,我把機器學習的部分,提煉出來,幾乎涵蓋了所有機器學習所需要的線性代數(shù)公式:

          點擊打開大學概率論精華

          3.線性代數(shù)

          • 首選

            推薦斯坦福大學 CS229 機器學習課程的基礎(chǔ)材料的線性代數(shù)部分,這個由我翻譯,是斯坦福各類人工智能課程的基礎(chǔ)材料,針對機器學習進行了優(yōu)化,可以說是經(jīng)典材料。(原始文件下載[3]

          點擊打開 CS229 線性代數(shù)的翻譯

          • 備選

            推薦下我考研和考博時候的數(shù)學筆記,我把機器學習的部分,提煉出來,幾乎涵蓋了所有機器學習所需要的線性代數(shù)公式:

          點擊打開大學線性代數(shù)精華

          Github:

          https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math

          數(shù)學基礎(chǔ)專輯可以在線閱讀,也可以下載(pdf、word、markdown文件),可以直接在“機器學習初學者”公眾號回復“math”即可獲取下載地址。

          二、機器學習經(jīng)典算法

          機器學習的經(jīng)典算法主要是吳恩達老師的機器學習課程[4]的精選部分,并增加了決策樹部分。如何在最短時間掌握機器學習的經(jīng)典算法?我推薦把算法精華部分進行學習,這樣學習進度會快一點。

          點擊目錄在線閱讀

          第一部分:回歸

          第二部分:邏輯回歸

          第三部分:支持向量機

          第四部分:無監(jiān)督學習

          第五部分:異常檢測和推薦系統(tǒng)

          第六部分:決策樹

          Github:

          https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

          三、《統(tǒng)計學習方法》

          李航老師的《統(tǒng)計學習方法》[5]第一版于 2012 年出版,講述了統(tǒng)計機器學習方法,主要是一些常用的監(jiān)督學習方法。第一版和第二版前面十二章相同,第二版多了無監(jiān)督學習的內(nèi)容(比第一版多了十二章以后的部分),由此本書涵蓋了傳統(tǒng)統(tǒng)計機器學習方法的主要內(nèi)容。(點擊目錄在線閱讀

          目錄

          第 1 章統(tǒng)計學習及監(jiān)督學習概論

          第 2 章感知機

          第 3 章 k 近鄰法

          第 4 章樸素貝葉斯法

          第 5 章決策樹

          第 6 章邏輯斯諦回歸與最大熵模型

          第 7 章支持向量機

          第 8 章提升方法

          第 9 章 EM 算法及其推廣

          第 10 章隱馬爾可夫模型

          第 11 章條件隨機場

          第 12 章監(jiān)督學習方法總結(jié)

          第13章無監(jiān)督學習概論

          第14章聚類方法
          第15章奇異值分解
          第16章主成分分析
          第17章潛在語義分析
          第18章概率潛在語義分析
          第19章馬爾可夫鏈蒙特卡羅法

          第20章  潛在狄利克雷分配

          第21章  PageRank算法

          第22章  無監(jiān)督學習方法總結(jié)

              附錄A  梯度下降法

              附錄B  牛頓法和擬牛頓法

              附錄C  拉格朗日對偶性

              附錄D  矩陣的基本子空間

              附錄E  KL散度的定義和狄利克雷分布的性質(zhì)


          建議學習方法

          使用微信收藏本文,學習的時候,從本文點擊相關(guān)章節(jié)的鏈接進行學習。

          文章里也是完整代碼,如果需要下載代碼學習,請訪問Github:

          https://github.com/fengdu78/lihang-code

          總結(jié)

          本文將機器學習的精華部分做成了手冊,打開微信就能學習,適合平時時間少的朋友學習機器學習,可以在通勤的時候在手機上學習,建議收藏本文慢慢學習。

          參考資料

          [1] 黃海廣: https://github.com/fengdu78
          [2] 概率論原始文件下載: http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-prob.pdf
          [3] 線性代數(shù)原始文件下載: http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-linalg.pdf
          [4] 機器學習課程: https://www.coursera.org/course/ml
          [5] 《統(tǒng)計學習方法》: https://baike.baidu.com/item/統(tǒng)計學習方法/10430179


          本站qq群1003271085。

                

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