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自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)方案及學(xué)習(xí)路線v2.0

2023-01-03 12:26 作者:AC戲言  | 我要投稿


機(jī)器學(xué)習(xí)

0.緒論

本方案適用于cser,對于人工智能,深入學(xué)習(xí),這也是up自學(xué)完機(jī)器學(xué)習(xí)后的一些心得。會隨著up學(xué)習(xí),不斷改良此方案

1.機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)用到的數(shù)學(xué)知識相當(dāng)廣泛,以西瓜書為例,介紹每章所需要的數(shù)學(xué)知識,沒有數(shù)學(xué)寸步難行...

  • 第二章:期望、方差,最難的就是假設(shè)檢驗了,不會假設(shè)檢驗,就會看的頭大,正態(tài)分布,兩個重要極限

  • 第三章:矩陣求導(dǎo),無約束的條件極值,矩陣的秩,極大似然估計,凸優(yōu)化的牛頓法,二范數(shù)

  • 第四章:信息論中的信息熵

  • 第五章:矩陣乘法,凸優(yōu)化的梯度下降法,偏導(dǎo)數(shù)以及復(fù)合函數(shù)偏導(dǎo)數(shù)

  • 第六章:拉格朗日對偶,拉格朗日乘子

  • 第七章:貝葉斯方法、極大似然估計、統(tǒng)計推斷

  • 第八章:相關(guān)性。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

1.1高等數(shù)學(xué)

單從機(jī)器學(xué)習(xí)來看,多元微積分更重要一些,但一元的求導(dǎo),求極限也需要。至于微分方程和無窮級數(shù)、曲線曲面積分,反而沒那么重要了。需要重點學(xué)最小二乘法,條件極值,拉格朗日乘子法,方向?qū)?shù),梯度,幾何,雅可比行列式

從高等數(shù)學(xué)角度理解最小二乘法

高等數(shù)學(xué)-上交-樂經(jīng)良

重點學(xué)一元微積分和多元微積分,微分方程和曲線積分,級數(shù),微分方程不需要學(xué)

數(shù)學(xué)分析-陳紀(jì)修

重點學(xué)習(xí)他的插值和泰勒公式。

書籍:

《同濟(jì)七版高等數(shù)學(xué)》,我覺得這本高數(shù)書非常好,在國內(nèi)教材中,少見好教材,無論是證明還是課后的習(xí)題。

1.2線性代數(shù)/高等代數(shù)

需要重點學(xué)矩陣,QR分解,奇異值(svd)分解,范數(shù),,向量空間,線性映射

矩陣角度理解一元線性回歸,即最小二乘問題

線性代數(shù)-MIT

國內(nèi)好的線代課不多,我當(dāng)時學(xué)只有一個學(xué)期,課時很少,學(xué)了個皮毛,后面考研又深入學(xué)了學(xué),這門課對以后的機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要。機(jī)器學(xué)習(xí)很多公式推導(dǎo)都需要它。

線性代數(shù)本質(zhì)極力推薦,沒有幾何,代數(shù)學(xué)的就很吃力。

【手推機(jī)器學(xué)習(xí)】矩陣求導(dǎo)--合集嗶哩嗶哩bilibili

矩陣求導(dǎo)在大部分高等代數(shù)/線性代數(shù)課里面講的都不是很深入

矩陣分析

需要補(bǔ)充范數(shù)和svd分解,qr分解,范數(shù),線性映射,線性空間

書籍:

《線性代數(shù)及其應(yīng)用》David C. Lay,從應(yīng)用角度比同濟(jì)的要好,寫的也很棒

1.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計

概率統(tǒng)計在機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要尤其是模型評估和選擇、和貝葉斯分類器。重點學(xué)參數(shù)估計,尤其是最大似然和貝葉斯估計,假設(shè)檢驗,貝葉斯方法,一元線性回歸

從概率統(tǒng)計角度理解一元線性回歸

數(shù)理統(tǒng)計-繆柏其講的很透徹,首推

Python統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)結(jié)合python講統(tǒng)計學(xué),學(xué)完這門課對于python也會有一定幫助

書籍推薦

  • 概率論與數(shù)理統(tǒng)計,陳希儒,這本書寫的相當(dāng)好,個人認(rèn)為好于浙大版本的數(shù)理統(tǒng)計。對于很多東西講的很透徹,與之相比,反而浙大那個更像是應(yīng)付考試出的書了。

  • 概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程茆詩松,更全一些,一些統(tǒng)計學(xué)考研會用到教材

1.4凸優(yōu)化

SVM需要用到它的拉格朗日對偶、拉格朗日乘子法、凸優(yōu)化,梯度下降法、牛頓法

最優(yōu)化理論-上交大

書籍:

凸優(yōu)化Stephen Boyd / 王書寧 ,講的很全面了,書也很厚

信息論:信息熵

補(bǔ)充:

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(基于python)

數(shù)學(xué)結(jié)合pyhon講授

2.Python相關(guān)

以下四個教程均來自同一個up講的很不錯,學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)必看,python學(xué)習(xí)也相對簡單

python基礎(chǔ)

題庫

牛客網(wǎng) python入門or CS61A題庫

學(xué)完后做一些oj題目,對于熟悉語法有些幫助

numpy基礎(chǔ)

牛客網(wǎng)python數(shù)據(jù)分析

pandas基礎(chǔ)

mataplot可視化基礎(chǔ)

3.機(jī)器學(xué)習(xí)理論

北郵機(jī)器學(xué)習(xí)

理論基本看一遍西瓜書+視頻講解就可

機(jī)器學(xué)習(xí)推導(dǎo)及代碼實現(xiàn)

手把手教會機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘理論

相對通俗易懂

西瓜書+統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)

4.機(jī)器學(xué)習(xí)公式

白板推導(dǎo)

機(jī)器學(xué)習(xí)需要手推公式,非常不錯,看之前應(yīng)該過一遍數(shù)學(xué)基礎(chǔ)哦

5.機(jī)器學(xué)習(xí)實踐

機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)

總之初學(xué)者先學(xué)會調(diào)包吧。實際上大部分工作集中在預(yù)處理上了(



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