奠定基础：用于机器学习的微积分、数学和线性代数

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2024-01-31 10:46:34

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《程序员数学》用python学透线性代数和微积分，源码程序，和书本对应。并做了错误的修改bug

机器学习的数学基础，学习机器学习必要的数学

空间解析几何线性代数完整课件,对想学习该方面的朋友很有帮助！

机器学习基础知识想要步入机器学习领域，数学基础是第一个，也是最大的一个门槛。如果你在学习机器学习过程中遭遇挫折，多半是由于数学知识的阻碍。 机器学习的数学基础知识有哪些？这是准备入门机器学习的学习者们面临的共同问题。 微积分和线性代数很重要，大部机器学习是对机器的模型拟合，微积分作为基础中的基础，在大多数数据场景当中都有应用；在模型使用时一般最先考虑的是线性模型，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础。概率论也少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。优化基础和信息论也需要一定的了解，因为它们会在你面对复杂问题时为你提供思路。

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