作為機器學習工程師如何深入學習線性代數和概率論?

時間 2021-05-09 14:16:26

1樓:明月別枝驚鵲

機器學習涉及到優化問題的複雜程度遠不是系統學學大學基礎課程能比肩的……最起碼要有基礎的近世代數和泛函分析的知識,能理解各種隨機過程的描述方式,掌握基本的矩陣方法才可以談機器學習。要沉下心來……

2樓:

這東西喜歡學就學

不喜歡學就不學

喜歡學也不一定學得好

學好了也不一定用得上

因為如果學了一定有用那大家早就都學了

最後如果你一定要學,就按著應用數學本科教程一本一本讀就是了。學習方法啥都都是偽命題,一心想著走捷徑都是為了偷懶。

3樓:Dai Zhongxiang

線代的話捨命推薦MIT opencourse: Linear Algebra

概率論沒有看過很好的網課,不過Pattern Recognition and Machine Learning這本書感覺整個都很強調概率論,好多話題都是從概率角度講的

4樓:

若要系統學習,可以看書或者上MOOC課程

概率論:Snell's Introduction to Probability.

線性代數:Strang's Introduction to Linear Algebra.

如果速成的話直接知乎,quora, stack exchange就好了。

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