"> 【2022新書】機器學習數學基礎，328頁pdf，密西西比州立大學Seongjai Kim教授，Mathematical Foundations of Machine Learning - 專知VIP
會員服務
機器學習 · 數學基礎 · 密西西比州立大學 · Seongjai Kim · 書籍 ·
3 月 7 日
【2022新書】機器學習數學基礎，328頁pdf，密西西比州立大學Seongjai Kim教授，Mathematical Foundations of Machine Learning
專知會員服務
專知會員服務
專知，提供專業可信的知識分發服務，讓認知協作更快更好！
  • 本課程將介紹一些實際的ML算法。
  • 然而，我們將把重點放在這些算法建立的基礎數學概念上。特別是，要真正理解關於ML的任何東西，您需要非常好地掌握

——微積分,

-線性代數，還有

-概率推理(即概率的數學理論和如何使用它)。

  • 我們將深入探討應用數學分支的關鍵部分，並在ML的背景下。

  • 更具體地說，本課程的數學主題可以分為四個基本的學科領域:

  • 數據表示和將數據映射到決策、估計或兩者的操作符。我們將從線性表示的深入討論開始;它們本身就很重要/有用，也被用作非線性表示的構建塊。這就是我們需要大量線性代數及其擴展的地方。

  • 估計。從數據集中估計一個參數是什麼意思?我們將盡量用統計學的語言，把這個問題建立在一個牢固的數學基礎上。

  • 建模。

  • 計算。最後，我們將看看如何計算解決ML中出現的問題。我們將從優化中了解一些基本的算法，並從數值線性代數中了解一些代數技術。

成為VIP會員查看完整內容
https://skim.math.msstate.edu/LectureNotes/
Mathematical Foundations of Machine Learning
52
83
0

相關內容

“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯係尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方麵，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多推論問題屬於無程序可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。” ——中文維基百科

知識薈萃

精品入門和進階教程、論文和代碼整理等

更多

查看相關VIP內容、論文、資訊等
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
專知會員服務
53+閱讀 · 4月11日
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義，Fundamentals of Numerical Linear Algebra
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義，Fundamentals of Numerical Linear Algebra
專知會員服務
38+閱讀 · 3月18日
407頁《偏微分方程的數值解法》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
407頁《偏微分方程的數值解法》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
專知會員服務
30+閱讀 · 3月17日
【經典書】《機器學習數學基礎》Mathematics for Machine Learning，412頁PDF
【經典書】《機器學習數學基礎》Mathematics for Machine Learning，412頁PDF
專知會員服務
57+閱讀 · 3月2日
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
專知會員服務
79+閱讀 · 1月27日
【幹貨書】計算機科學家的數學，153頁pdf
【幹貨書】計算機科學家的數學，153頁pdf
專知會員服務
125+閱讀 · 2021年7月27日
【新書】R語言統計學習，R for Statistical Learning，301頁pdf
專知會員服務
25+閱讀 · 2020年11月4日
最新《機器學習最優化》課程筆記，36頁pdf，Optimization for Machine Learning
專知會員服務
131+閱讀 · 2020年5月10日
【機器學習最優化課程筆記】Optimization for Machine Learning，36頁pdf
【機器學習最優化課程筆記】Optimization for Machine Learning，36頁pdf
專知會員服務
96+閱讀 · 2020年3月25日
【課程】紐約大學 DS-GA 1003 Machine Learning
【課程】紐約大學 DS-GA 1003 Machine Learning
專知會員服務
39+閱讀 · 2019年10月29日
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
專知
4+閱讀 · 4月12日
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
專知
0+閱讀 · 3月19日
【2022新書】機器學習數學基礎，328頁pdf，密西西比州立大學Seongjai Kim教授
【2022新書】機器學習數學基礎，328頁pdf，密西西比州立大學Seongjai Kim教授
專知
0+閱讀 · 3月16日
弗裏堡大學教授Martin新書《因果分析》，365頁pdf
弗裏堡大學教授Martin新書《因果分析》，365頁pdf
專知
1+閱讀 · 2月12日
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
專知
7+閱讀 · 1月27日
【Manning2020新書】R/mlr機器學習，513頁pdf，Machine Learning with R
【Manning2020新書】R/mlr機器學習，513頁pdf，Machine Learning with R
專知
49+閱讀 · 2020年3月7日
【新書】Python機器學習實戰，545頁pdf，Practical Machine Learning with Python
【新書】Python機器學習實戰，545頁pdf，Practical Machine Learning with Python
專知
10+閱讀 · 2020年2月26日
最新版《機器學習數學基礎》發布，417頁PDF免費下載
最新版《機器學習數學基礎》發布，417頁PDF免費下載
THU數據派
39+閱讀 · 2019年9月6日
421頁《機器學習數學基礎》最新2019版PDF下載
421頁《機器學習數學基礎》最新2019版PDF下載
專知
120+閱讀 · 2019年3月17日
【幹貨】​深度學習中的線性代數
【幹貨】深度學習中的線性代數
專知
16+閱讀 · 2018年3月30日
計算機素描藝術的幾何分析與並行化計算
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
四階微分方程的譜和譜元方法
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
高維混合數據異常知識發現的粒計算模型關鍵問題研究
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
隨機辛算法和多辛算法
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
非均勻介質內傳輸問題及其特征值問題的數值方法研究
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
一類Monge-Ampère方程解的邊界行為
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
基於微分方程模型的介質成像和圖像處理的數值方法
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
麵向複雜數據基於流形學習的非線性降維算法研究
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
約束Markov過程的大偏差與擬遍曆性及相關問題
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2012年12月31日
台灣及鄰區地幔底部的地震各向異性及其動力學啟示
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2009年12月31日
Interpretable machine learning in Physics
Arxiv
0+閱讀 · 4月20日
GAM(e) changer or not? An evaluation of interpretable machine learning models based on additive model constraints
Arxiv
0+閱讀 · 4月19日
Characterizing metastable states with the help of machine learning
Arxiv
0+閱讀 · 4月15日
Machine Learning: Algorithms, Models, and Applications
Arxiv
15+閱讀 · 1月6日
A Survey of Deep Learning for Low-Shot Object Detection
Arxiv
14+閱讀 · 2021年12月6日
A Farewell to the Bias-Variance Tradeoff? An Overview of the Theory of Overparameterized Machine Learning
Arxiv
12+閱讀 · 2021年9月6日
A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning
Arxiv
21+閱讀 · 2021年8月2日
Interpretable Machine Learning: Fundamental Principles and 10 Grand Challenges
Arxiv
13+閱讀 · 2021年7月10日
Meta-Learning: A Survey
Arxiv
118+閱讀 · 2018年10月8日
Machine Learning: Basic Principles
Arxiv
15+閱讀 · 2018年8月19日
遊客
小貼士
相關主題
機器學習
數學基礎
密西西比州立大學
Seongjai Kim
書籍
熱門VIP內容
相關VIP內容
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
專知會員服務
53+閱讀 · 4月11日
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義，Fundamentals of Numerical Linear Algebra
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義，Fundamentals of Numerical Linear Algebra
專知會員服務
38+閱讀 · 3月18日
407頁《偏微分方程的數值解法》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
407頁《偏微分方程的數值解法》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
專知會員服務
30+閱讀 · 3月17日
【經典書】《機器學習數學基礎》Mathematics for Machine Learning，412頁PDF
【經典書】《機器學習數學基礎》Mathematics for Machine Learning，412頁PDF
專知會員服務
57+閱讀 · 3月2日
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
專知會員服務
79+閱讀 · 1月27日
【幹貨書】計算機科學家的數學，153頁pdf
【幹貨書】計算機科學家的數學，153頁pdf
專知會員服務
125+閱讀 · 2021年7月27日
【新書】R語言統計學習，R for Statistical Learning，301頁pdf
專知會員服務
25+閱讀 · 2020年11月4日
最新《機器學習最優化》課程筆記，36頁pdf，Optimization for Machine Learning
專知會員服務
131+閱讀 · 2020年5月10日
【機器學習最優化課程筆記】Optimization for Machine Learning，36頁pdf
【機器學習最優化課程筆記】Optimization for Machine Learning，36頁pdf
專知會員服務
96+閱讀 · 2020年3月25日
【課程】紐約大學 DS-GA 1003 Machine Learning
【課程】紐約大學 DS-GA 1003 Machine Learning
專知會員服務
39+閱讀 · 2019年10月29日
相關資訊
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
【2022新書】深度學習的數學工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning
專知
4+閱讀 · 4月12日
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
265頁《數值線性代數基礎》，密西西比大學Seongjai Kim教授最新講義
專知
0+閱讀 · 3月19日
【2022新書】機器學習數學基礎，328頁pdf，密西西比州立大學Seongjai Kim教授
【2022新書】機器學習數學基礎，328頁pdf，密西西比州立大學Seongjai Kim教授
專知
0+閱讀 · 3月16日
弗裏堡大學教授Martin新書《因果分析》，365頁pdf
弗裏堡大學教授Martin新書《因果分析》，365頁pdf
專知
1+閱讀 · 2月12日
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
【2022新書】機器學習基礎，225頁pdf，Machine Learning The Basics
專知
7+閱讀 · 1月27日
【Manning2020新書】R/mlr機器學習，513頁pdf，Machine Learning with R
【Manning2020新書】R/mlr機器學習，513頁pdf，Machine Learning with R
專知
49+閱讀 · 2020年3月7日
【新書】Python機器學習實戰，545頁pdf，Practical Machine Learning with Python
【新書】Python機器學習實戰，545頁pdf，Practical Machine Learning with Python
專知
10+閱讀 · 2020年2月26日
最新版《機器學習數學基礎》發布，417頁PDF免費下載
最新版《機器學習數學基礎》發布，417頁PDF免費下載
THU數據派
39+閱讀 · 2019年9月6日
421頁《機器學習數學基礎》最新2019版PDF下載
421頁《機器學習數學基礎》最新2019版PDF下載
專知
120+閱讀 · 2019年3月17日
【幹貨】​深度學習中的線性代數
【幹貨】深度學習中的線性代數
專知
16+閱讀 · 2018年3月30日
相關基金
計算機素描藝術的幾何分析與並行化計算
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
四階微分方程的譜和譜元方法
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
高維混合數據異常知識發現的粒計算模型關鍵問題研究
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
隨機辛算法和多辛算法
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2014年12月31日
非均勻介質內傳輸問題及其特征值問題的數值方法研究
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
一類Monge-Ampère方程解的邊界行為
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
基於微分方程模型的介質成像和圖像處理的數值方法
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
麵向複雜數據基於流形學習的非線性降維算法研究
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2013年12月31日
約束Markov過程的大偏差與擬遍曆性及相關問題
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2012年12月31日
台灣及鄰區地幔底部的地震各向異性及其動力學啟示
國家自然科學基金
0+閱讀 · 2009年12月31日
相關論文
Interpretable machine learning in Physics
Arxiv
0+閱讀 · 4月20日
GAM(e) changer or not? An evaluation of interpretable machine learning models based on additive model constraints
Arxiv
0+閱讀 · 4月19日
Characterizing metastable states with the help of machine learning
Arxiv
0+閱讀 · 4月15日
Machine Learning: Algorithms, Models, and Applications
Arxiv
15+閱讀 · 1月6日
A Survey of Deep Learning for Low-Shot Object Detection
Arxiv
14+閱讀 · 2021年12月6日
A Farewell to the Bias-Variance Tradeoff? An Overview of the Theory of Overparameterized Machine Learning
Arxiv
12+閱讀 · 2021年9月6日
A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning
Arxiv
21+閱讀 · 2021年8月2日
Interpretable Machine Learning: Fundamental Principles and 10 Grand Challenges
Arxiv
13+閱讀 · 2021年7月10日
Meta-Learning: A Survey
Arxiv
118+閱讀 · 2018年10月8日
Machine Learning: Basic Principles
Arxiv
15+閱讀 · 2018年8月19日
微信掃碼谘詢專知VIP會員
Top