【為什麼要加入付費知識星球?】
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+利物浦博士，gdg組織者，
+ibm資料科學家，前阿里演算法工程師
+阿里nlp演算法工程師，
+美國前十理工院校碩士，實現物理到cs的華麗轉身
+十年經驗的c++資深工程師，方向是計算機視覺，人體姿態
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機器學習 數學 機器學習涉及的數學知識
簡單總結 機器學習涉及的數學知識有 線性代數，概率論和統計學，多變數微積分，演算法和複雜優化，以及其他等。原文 在過去幾個月裡，有幾個人聯絡過我，說他們渴望進軍資料科學領域，使用機器學習 ml 技術探索統計規律，並打造資料驅動的完美產品。但是，據我觀察，一些人缺乏必要的數學直覺和框架，無法獲得有用的...
機器學習需要這些數學知識
放假在家想寫寫機器學習系列的文章，除夕前先來開個頭，後面會一直寫下去，搞機器學習演算法也有一年多了，體會多少還是有一些的，這裡記錄在部落格中，一來為自己後面的面試做點儲備，二來是為了分享，因為很多都是從大家的部落格中去學習的，所以這裡也要將我理解的新的內容反饋出來，大家一起學習進步。數學在計算機中的...
機器學習所需要的數學知識
第2課 數理統計與引數估計 第3課 線性代數 第4課 凸優化 第5課 回歸 第6課 梯度下降演算法剖析 第7課 最大熵模型 第8課 pca svd lda linear discriminant analysis 第9課 聚類 第10課 決策樹和隨機森林 第11課 adaboost 第12課 svm...