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 |
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.
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
