01.机器学习与数学分析下载

weixin_39821051 2019-09-30 11:00:16

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如何解决机器学习领域的数学问题，打下坚实的数学基础？是很多初学者乃至进阶者关心的话题。我们把这个问题拆解成下面几个问题： 1. 为什么需要数学？ 2. 机器学习中究竟用到了哪些数学知识？ 3. 如何掌握这些数学知识？那么你需要这样一本帮你解决学习机器学习的数学问题的书，首选《机器学习的数学》，本书覆盖了人工智能领域中与机器学习相关的数学知识体系，不仅囊括了微积分和线性代数等基本数学原理，还详细讲解了概率论、信息论、最优化方法等诸多内容，这些知识是机器学习中的目标函数构造、模型优...

前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

目录概述篇： 1. 机器学习的发展历史上有哪些主要事件？ 2. 机器学习有哪些主要的流派?它们分别有什么贡献？ 3. 讨论机器学习与人工智能的关系 4. 讨论机器学习与数据挖掘的关系 5. 讨论机器学习与数据科学、大数据分析等概念的关系 6. 机器学习有哪些常用的应用领域?请举例说明其应用 7. 机器学习能解决哪些问题?每一类使用的常用方法有哪些?举例说明其应用 8. 举例说明机器学习的...

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。二、线性代数 2-1、标量一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。 2-2、向量一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，..

原文链接：机器学习(1):绪论 | 远行的舟参考文献：① 周志华. 机器学习[M]. 北京:清华大学出版社. 2016.01. ② 李航. 统计学习方法[M]. 北京:清华大学出版社. 2012.03. 周志华教授在其所著《机器学习》一书中将机器学习定义为：一门致力于研究如何通过计算的手段，利用数据来改善系统自身性能的学科。同时周教授指出：机器学习主要研究从数据中产生模型的算法，即学习算...

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