机器学习 书籍

AI最最基本的数学知识

 

高数	线代	概率论	离散数学
1.导数 2.梯度 3.链式求导 （神经网络的前向和反向传播都要用到上述知识）	1.矩阵的基本概念（矩阵可以并行处理，大大加速计算过程） 2.矩阵的秩 3.矩阵求导 4.特征值和特征向量 5.奇异矩阵分解	1.条件概率（非常重要） 2.联合概率 3.贝叶斯公式 （非常重要） 4.最大似然估计（非常重要） 5.大数定理	1.图论

数学基础复习：

可视化理解偏导数，梯度，方向导数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/468072174
书籍推荐

 

Tariq Rashid. Python神经网络编程

 

Casella 统计推断~超级推荐这本书~系统学完可以学advanced statistical inference, 然后要配合regression analysis， linear model 和 generalized linear model~

另外 推荐 An Introduction to Statistical Learning, with application in R (Gareth James et al. ); it covers types of statistical learning models, and it provides numerous examples, and applications in R.

链接：https://www.zhihu.com/question/37305568/answer/82887967

https://www.bookstack.cn/books/ml-for-humans-zh

 

https://www.bookstack.cn/books/Vay-keen-Machine-learning-learning-notes

 

Machine Learning Yearning

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88404821

 

MVVMLight作者 AI的教程

https://galasoft.ch/presentations/details/2022009

 

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