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機(jī)器之心報(bào)道 編輯：蛋醬

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的你來(lái)說(shuō)，這本題庫(kù)一定是物有所值的。

我們可能都聽(tīng)說(shuō)過(guò)一句話：「Use it or lose it」。

當(dāng)我們有段時(shí)間沒(méi)練習(xí)一門外語(yǔ)或一項(xiàng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，就會(huì)感到生疏，從而深刻地體驗(yàn)到這句話的含義。練習(xí)對(duì)于保持技能很重要，對(duì)于學(xué)習(xí)新技能也是關(guān)鍵的因素。這就是為什么許多教科書(shū)和課程都以「練習(xí)」為特色的原因。然而，一般的練習(xí)方案往往過(guò)于簡(jiǎn)短，或者有時(shí)根本不可用。這些練習(xí)不是掌握新技能的機(jī)會(huì)，反而成為挫敗感的來(lái)源。

最近，愛(ài)丁堡大學(xué)信息學(xué)院的機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)講師 Michael U. Gutmann 領(lǐng)銜撰寫(xiě)了一本 211 頁(yè)的「練習(xí)冊(cè)」，其中包含一系列帶有詳細(xì)解決方案的練習(xí)。

下載地址：https://arxiv.org/pdf/2206.13446.pdf

或者關(guān)注公眾號(hào)：機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)戰(zhàn)

關(guān)注后回復(fù)：練習(xí)冊(cè)（建議復(fù)制）

Michael U. Gutmann 是愛(ài)丁堡大學(xué)信息學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)講師，隸屬于自適應(yīng)與神經(jīng)計(jì)算研究所。他的研究興趣主要在于開(kāi)發(fā)推理和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，并將它們應(yīng)用于自然科學(xué)中的重大問(wèn)題。

作者表示：「希望詳細(xì)程度足以讓讀者遵循解決方案并理解所使用的技術(shù)。然而，這些練習(xí)不能替代機(jī)器學(xué)習(xí)的教科書(shū)或課程。我假設(shè)讀者已經(jīng)看過(guò)相關(guān)的理論和概念，現(xiàn)在只是想通過(guò)練習(xí)加深他們的理解。」

不出所料，隨便打開(kāi)一頁(yè)，就是滿滿的公式……

雖然編程和計(jì)算機(jī)模擬在機(jī)器學(xué)習(xí)中極為重要，但本書(shū)中的練習(xí)大部分可以用筆和紙來(lái)解決。此外，這本練習(xí)冊(cè)可以讓讀者加強(qiáng)數(shù)學(xué)技能，但這些練習(xí)最好與計(jì)算機(jī)練習(xí)搭配來(lái)用，以進(jìn)一步加深理解。

這里收集的練習(xí)主要是 Michael U. Gutmann 為赫爾辛基大學(xué)「無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)」和愛(ài)丁堡大學(xué)「概率建模與推理」課程編撰的練習(xí)的組合。這些練習(xí)并未全面涵蓋所有機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，但重點(diǎn)關(guān)注了無(wú)監(jiān)督方法、推理和學(xué)習(xí)。Latex 源代碼可在 https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises 獲得。

這確實(shí)是一本值得收藏的練習(xí)冊(cè)，有人認(rèn)為，這本冊(cè)子和德國(guó)一些大學(xué)的研究生數(shù)學(xué)課本很接近。

有人評(píng)價(jià)其為「近期看到的最有趣的 arXiv 文章」：

整本練習(xí)冊(cè)分為 10 章，分別涉及：

線性代數(shù)
優(yōu)化
定向圖模型
非定向圖模型
圖模型的表現(xiàn)力
因子圖和信息傳遞
隱馬爾可夫模型的推理
基于模型的學(xué)習(xí)（包括 ICA 和非標(biāo)準(zhǔn)化模型）
采樣和蒙特卡洛積分
變分推理

完整目錄如下：

   
    
   
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【PDF下載】無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)：200頁(yè)的練習(xí)冊(cè)