Mathematics-for-ML

Mathematics-for-ML 项目介绍

Mathematics-for-ML 是一个旨在帮助学习者掌握机器学习所需数学知识的资源集合。该项目汇集了大量高质量的学习材料,包括书籍、论文、视频讲座以及基础数学资源,为机器学习爱好者和从业者提供了一个全面的学习路径。

丰富的书籍资源

该项目收录了多本与机器学习数学基础相关的重要书籍:

《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning》涵盖了计算机科学和机器学习所需的数学概念。
《Mathematics for Machine Learning》被认为是入门的最佳选择,内容循序渐进,注重数学符号的使用。
《Probabilistic Machine Learning: An Introduction》全面介绍了经典机器学习方法及其原理。
《Mathematics for Deep Learning》和《The Mathematical Engineering of Deep Learning》则专注于深度学习所需的数学知识。

这些书籍从不同角度和深度阐述了机器学习的数学基础,为读者提供了多样化的学习选择。

精选论文与视频讲座

除了书籍,该项目还收录了一些重要的学术论文,如《The Matrix Calculus You Need For Deep Learning》和《The Mathematics of AI》,这些论文深入探讨了机器学习中的关键数学概念。

在视频资源方面,项目推荐了帝国理工学院的多元微积分和线性代数课程,以及斯坦福大学的机器学习课程CS229。这些视频讲座由领域内的专家讲授,能够帮助学习者更好地理解抽象的数学概念。

基础数学资源

为了照顾不同基础的学习者,该项目还收集了一系列基础数学资源,涵盖了统计学、概率论、信息论、线性代数和微积分等领域。其中包括经典著作如《The Elements of Statistical Learning》和《Probability Theory: The Logic of Science》,以及可汗学院的在线课程。

这些基础资源为学习者打下扎实的数学功底,为进一步学习机器学习奠定基础。