机器学习和高数很配 / 机器学习 #3

为了开发AI,向下深挖了一层:机器学习。目前看来,确实是给自己挖坑了:里面充斥了大量了数学知识,而自己早已将数字忘得一干二净啰!

学习新知识,我一般会将视频和书本结合起来。书本方面是“西瓜书”(《机器学习》,清华大学出版社)和“花书”(《深度学习》,人民邮电出版社)。这两本分别是目前国内机器学习、深度学习领域最受欢迎的教材。尴尬的是:因为数学基础不扎实,很难入门并彻底掌握核心知识。

整体来说,就是下面这几门课的内容:

  • 微积分
  • 线性代数
  • 概率论
  • 最优化方法
  • 信息论
  • 随机过程
  • 图论

下面这张图列出了这些知识的整体结构。其中线性代数与微积分是基础,其他的课程都是建立在它们之上的。最优化方法严重依赖于微积分的知识,信息论与随机过程是概率论的延伸。

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先从高数补起吧,查了下B站,竞意外发现:其中有门高数课竟有1.5亿的播放量! ooh, my god! 不相信这是真的:高数课也能成为网红课?!

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有点后悔自己以前录制的课程没有早点入驻B站,看来选择重于努力啊! 早先选择的《百度传课》站,累计有了几百万的播放,然后就停站了! 后来是《腾讯课堂》,上线了十几门课,没多久也是半死不活,离死不远!唉,毕竟是错付了!

硬着头皮补了下高数、线性代数、矩阵这些,倒也有些收获,公式也能看懂、理解些了。下面就可以跟着案例来实践下啰,内容过几天测试后再更新。

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与时俱进的蒋老师!👍👍👍

是啊,得跟上时代!