想搞机器学习/AI需要怎样的数学基础？

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2023-09-18 08:50:21

中肯建议

本部分主要介绍了想搞机器学习/AI需要掌握的数学基础，包括多变量微积分、线性代数、概率论、信息论等。文章指出，多变量微积分是必须基础，精通图论也挺有用的。大部分机器学习是对数据的模型拟合，为了拟合模型，需要把一些误差当成真实参数的函数，并对其进行最小化。最小化的算法基于梯度下降，也就是依赖于导数，因此微积分运算是一种必要的基础。此外，文章还提到了微积分4中的基本函数分析，以及微积分中的积分和导数的应用。

教材书籍

本部分推荐了多本书籍，包括David MacKay的《Information Theory, Inference and Learning Algorithms》、E.T. Jaynes的《Probability Theory: the Logic of Science》、Tibshirani的《Elements of Statistical Learning》、Andrew Gelman的《Bayesian Data Analysis》和Ian Goodfellow和Yoshua Bengio的《Deep Learning》。此外，还推荐了一本统计学教材《Probability & Statistics for Engineers & Scientists》以及一些免费的数学参考书。

视频课程

本部分推荐了多个高质量的数学视频教学内容，包括David MacKay、Leonard教授、Gilbert Strang、3Blue1Brown等。同时推荐了Jeremy Howard的讲座和吴恩达的机器学习和深度学习课程，以及德州大学奥斯汀分校的统计和数据科学系Michael J. Mahometa主讲的《数据分析基础》课程。

学习建议

本部分提供了多条学习建议，包括先开始解决问题，然后根据需要学习相关的数学知识，选择感兴趣的领域和问题，阅读机器学习/AI在这一领域如何应用的论文等等。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-12087.html

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