机器学习数学基础（更新完毕）machine learning

2024年2月4日 — 为了帮助读者更好地理解和应用机器学习算法，本文将介绍一些必备的数学基础知识。 线性代数是机器学习领域最重要的数学基础之一。向量和矩阵是线性代数中 ...

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内容提要本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，.

2023年6月6日 — 本书主要探讨了机器学习相关的数学基础知识，涉及了线性代数、微积分、概率统计等数学相关知识，并介绍了这些知识在机器学习中的应用。本书内容清晰明了， ...

2024年6月5日 — 本文总结了几个机器学习初学者必须掌握的数学主题，包括微积分、函数、方程、图形分析等。微积分在机器学习算法的优化过程中扮演核心角色; ...

沒關係，本書就是為你設計的，帶你從基礎開始複習，搭配實務案例，讓你知道數學可以怎麼用。而且最重要的是「只教機器學習、深度學習用得到的數學，講清楚、才能吸收」， ...

2022年2月17日 — 本系列教程展开讲解AI所需的数学基础知识，力求以最直观最易懂的方式给帮助大家掌握AI依赖的数学知识最小子集。本教程内容覆盖线性代数与矩阵论，概率与 ...