面對機器學習，初學者的阻塞點往往不在於機器學習本身，而是數學。機器學習是計算機技術，但它的底層是數學。通常，在機器學習相關的教材中，通篇都是複雜的數學公式。初學者如果數學基礎不牢固，面對滿篇的數學公式時，就會逐步失去學習信心、減少學習動力，而達不到預期的學習效果，最終只能淪落個「半吊子」的水平。
有鑑於此，本 chat 將會拆解機器學習主流模型，找到主流模型背後依賴的數學知識點。再講這些數學相關的知識點，進行統一整合歸併。因此，這篇 chat 的背景是機器學習，而講述的內容是數學知識。我會用盡可能簡單的方式，取其精華、去其糟粕，讓你盡可能以極低成本，迅速掌握機器學習必備的數學知識。相信有了這些必備知識之後，你就能輕鬆讀懂其他機器學習教材並快速入門機器學習啦。
本 chat 內容：
1.機器學習主流模型依賴的數學知識要點拆解
2.梯度，利用梯度下降法求解函式極值
3.向量與矩陣，求各種積、求逆
4.求導**，函式求導、向量求導、矩陣求導
5.概率計算，對於事物不確定性概率的計算、極大似然的原理
6.資訊量的度量，熵、條件熵、資訊增益、資訊增益率
7.統計量，均值、方差、最小二乘
8.統計學的聖經，中心極限定理、假設檢驗
適合人群：
機器學習必備的數學知識，一次學會
面對機器學習，初學者的阻塞點往往不在於機器學習本身，而是數學。機器學習是計算機技術，但它的底層是數學。通常，在機器學習相關的教材中，通篇都是複雜的數學公式。初學者如果數學基礎不牢固，面對滿篇的數學公式時，就會逐步失去學習信心 減少學習動力，而達不到預期的學習效果，最終只能淪落個 半吊子 的水平。有鑑...
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機器學習及其數學知識 知識星球
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