《从零开始机器学习的数学原理和算法实践》PDF 大威

《从零开始机器学习的数学原理和算法实践》PDF+大威
《从零开始机器学习的数学原理和算法实践》PDF，266页，有书签目录，文字可复制；大威著

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机器学习是一门多学科交叉的学科，背后的数学原理涵盖微积分、线性代数、概率统计等相关内容，它的核心
是“使用算法解析数据并从中学习，然后对世界上的某件事情做出预测”。机器学习有着广阔的应用空间，能发
挥巨大作用，但要深入掌握算法的内部原理就必须了解相关算法背后的数学原理。搞清楚这些数学原理相关的
知识，可以帮助我们选择正确的算法、选择参数设置和验证策略、识别欠拟合和过拟合现象等。
微积分就是机器学习背后极其重要且不可或缺的一类数学知识。绝大多数机器学习算法在训练或者预测时会碰
到最优化问题，而最优化问题的解决需要用到微积分中函数极值的求解知识，可以说微积分是机器学习数学大
厦的基石。

微积分和线性代数是大学阶段的两门基础课程，也是比较难学的课程。相对而言，微积分入门还是比较容易的
，因为微积分的很多概念跟现实世界能够较好地对应，便于我们直观地理解。例如，微积分中的导数可以理解
为运动的速度或者曲线某点处的斜率。微积分的这些概念和我们的日常生活是非常贴近的，因此初学者容易接
受和理解。但是线性代数的很多东西就像天外飞仙一样，显得有些突兀和奇特。例如，矩阵为什么要定义那样
的乘法规则？为什么会有行列式？线性相关和线性无关有什么用处？初学者往往陷入其中，几次三番之后就可
能被彻底搞晕了。