Mathematics-for-ML学习资料汇总 - 机器学习所需数学知识一站式学习指南
随着人工智能和机器学习的快速发展,掌握相关的数学知识变得越来越重要。本文为大家整理了一份Mathematics for Machine Learning (ML)的学习资料汇总,涵盖了书籍、论文、视频课程等多种形式的优质资源,希望能够帮助读者系统地学习机器学习所需的数学基础知识。
📚 推荐书籍
- 《Mathematics for Machine Learning》
这本由Marc Peter Deisenroth等人编写的书籍是学习ML数学基础的绝佳起点。内容循序渐进,注重实例讲解,适合初学者入门。
- 《Probabilistic Machine Learning: An Introduction》
Kevin Patrick Murphy编写的这本书全面介绍了经典机器学习方法及其背后的原理,是深入理解ML算法的不二之选。
- 《The Mathematical Engineering of Deep Learning》
这本由Benoit Liquet等人编写的书籍深入浅出地讲解了深度学习的数学原理,涵盖了CNN、RNN、Transformer等多种模型结构。
📄 重要论文
- 《The Matrix Calculus You Need For Deep Learning》
这篇由Terence Parr和Jeremy Howard合著的论文深入讲解了深度学习中的矩阵运算,是理解神经网络数学原理的重要参考。
- 《The Mathematics of AI》
Gitta Kutyniok的这篇综述性文章总结了数学在深度学习研究中的重要性,对了解AI与数学的关系很有帮助。
🎥 视频课程
- 多元微积分 - 帝国理工学院
这门课程由Sam Cooper和David Dye主讲,重点讲解了反向传播等深度学习关键算法所需的微积分知识。
- CS229:机器学习 - 斯坦福大学
这门经典课程由Anand Avati主讲,深入浅出地讲解了机器学习中的数学原理。
🧮 基础数学
除了上述资源,还推荐以下基础数学课程:
- 线性代数(Khan Academy)
- 概率论与数理统计(Khan Academy)
- 微积分(Khan Academy)
这些课程能够帮助读者夯实数学基础,为学习更高阶的ML数学知识做好准备。
总的来说,这份资料汇总涵盖了机器学习所需的主要数学知识,包括线性代数、概率论、微积分等。读者可以根据自身基础和需求,选择合适的学习资源。希望这份指南能够帮助大家更好地掌握ML数学,为后续深入学习打下坚实基础。
如果你在学习过程中遇到任何问题,欢迎在评论区留言讨论。让我们一起在AI的数学世界中探索前行!
