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ML-foundations

ML-foundations

机器学习基础学科全面导引

该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础，帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构，支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。

Machine Learning FoundationsJon Krohn线性代数微积分概率与统计Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

ML-foundations 项目简介

ML-foundations 项目是由Jon Krohn开发的机器学习基础课程，旨在深入探讨当代机器学习方法的基础知识，包括深度学习和其他人工智能技术。该项目的课程涵盖数学、统计学和计算机科学等多个学科，为学习者奠定坚实的理论基础。

课程结构

ML-foundations 课程由八个科目组成，分为四个主要领域：

  • 线性代数
    • 介绍线性代数
    • 线性代数II：矩阵运算
  • 微积分
    • 微积分I：极限与导数
    • 微积分II：偏导数与积分
  • 概率与统计
    • 概率与信息论
    • 统计入门
  • 计算机科学
    • 算法与数据结构
    • 优化

课程的设计顺序是循序渐进的，建议学习者按顺序学习。每个领域之间相对独立，允许根据个人兴趣选择性学习。

学习方式和资源

该项目的内容目前以多种形式提供，支持多样的学习模式：

  • YouTube：所有课程内容迟早都会在YouTube上免费提供。
  • O'Reilly：通常通过企业或教育机构免费提供，新的内容会定期更新。
  • Udemy：目前开放了关于数学基础的课程，未来将添加更多免费内容。
  • Open Data Science Conference：在线提供所有培训的点播录像。
  • 图书：未来会有相关书籍出版。

值得注意的是，虽然YouTube上提供了所有内容，但付费的学习平台提供了完整的练习和解答讲解，同时还有独特的互动测试和证书颁发。

机器学习基础的重要性

在"机器学习屋"的概念中，要成为出色的数据科学家或机器学习工程师，不仅仅需要了解如何使用热门库中的抽象接口。为了创新模型或实现高效生产部署，深入理解机器学习理论是必要的。这一理解有助于从一般机器学习原则拓展到专门领域，如深度学习、自然语言处理等。

目标受众

该项目课程对以下人群尤其有用：

  • 使用高级软件库进行学习或部署的人员，希望深入了解底层原理。
  • 想巩固知识的数据科学家。
  • 希望在生产系统中部署算法的软件开发人员。
  • 有志成为数据科学家或数据/ML工程师的数据分析员或AI爱好者。

教学方法

课程旨在提供实用、功能性的理解，每个主题会结合其在机器学习中的实际应用。课程通过以下方式生动呈现：

  • 色彩丰富的插图
  • 纸笔练习以及全面的解答
  • 大量Python代码示例，特别是PyTorch和TensorFlow库的应用
  • 实践中的机器学习应用
  • 丰富的资源供深入探索

前提条件

编程：课程中的所有代码示例均使用Python，如果熟悉其他面向对象编程语言也可以适应。推荐初学者使用免费的《Automate the Boring Stuff》作为Python入门资源。

数学：如果具备中学水平的数学基础，会更轻松理解课程内容。如果在学习过程中发现自己对某些数学概念不熟悉，建议使用免费的Khan Academy进行弥补。

吉祥物

ML-foundations 的吉祥物是一位名叫 Oboe 的插图，由出色的艺术家 Aglaé Bassens 创作。

通过这门课程，可以帮助学习者构建扎实的基础，为长久的职业生涯打下坚实的基础。在未来不断发展的机器学习领域，这些基础知识不仅必不可少，还将持久适用。

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