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本帖最后由 周天 于 2018-1-2
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机器学习需要哪些数学基础啊?

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发表于 2017-12-28 17:12:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
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发表于 2017-12-28 22:26:11 | 显示全部楼层
本帖最后由 ai88 于 2017-12-28 22:27 编辑

1. 线性代数:主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数(Norms),2 概率论和统计学:机器学习和统计学并不是迥然不同的领域。事实上,最近就有人将机器学习定义为「在机器上做统计」。机器学习需要的一些概率和统计理论分别是:组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布(伯努利、二项式、多项式、均匀和高斯)、 矩母函数 (Moment Generating Functions)、最大似然估计(MLE)、先验和后验、最大后验估计(MAP)和抽样方法。
3. 多元微积分:一些必要的主题包括微分和积分、偏微分、向量值函数、方向梯度、海森、雅可比、拉普拉斯、拉格朗日分布。
4. 算法和复杂优化:这对理解我们的机器学习算法的计算效率和可扩展性以及利用我们的数据集中稀疏性很重要。需要的知识有数据结构(二叉树、散列、堆、栈等)、动态规划、随机和子线性算法、图论、梯度/随机下降和原始对偶方法。
5. 其他:这包括以上四个主要领域没有涵盖的数学主题。它们是实数和复数分析(集合和序列、拓扑学、度量空间、单值连续函数、极限
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发表于 2018-1-24 20:11:32 | 显示全部楼层
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发表于 2018-4-17 13:34:52 | 显示全部楼层
我也开始学机器学习了
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发表于 2018-5-16 15:04:31 | 显示全部楼层
谢谢!!!!!
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