紮實的數學基礎是學習和研究深度學習的前提。沒有線性代數和統計學相關的知識，無法真正理解任何機器學習演算法的核心思想。在此要求所有的新生學習相關的數學基礎課程。
prof. gilbert strang在mit講的線性代數（膜拜），是工科領域最強線代。
來自cmu，世界上最好的工科統計學教材。
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學習方法：看書、做筆記、做課後題（做完討論）、做**題。
注意：**題的答案使用tensorflow編寫
深度學習 應用數學與機器學習基礎 3
矩陣分解除了分解成特徵值和特徵向量。還有一種分解矩陣的方法，被稱為奇異值分解 singular value decomposition svd 將矩陣分解為奇異向量和奇異值。通過奇異值分解，我們會得到一些與特徵分解相同型別的資訊。每個實數矩陣都有乙個奇異值分解，但不一定有特徵分解。回想一下，我們使用...
深度學習day3（深度網路的數學基礎）
1.什麼是深度學習？前兩篇流水賬大概了解一下子深度學習是什麼，現在正是進入學習 如 使用 python 的 keras 庫來學習手寫數字分類 要解決的問題是，將手寫數字的灰度影象 28 畫素 28 畫素 劃分到 10 個類中 0 9 使用的資料集 mn這個資料集包含 60 000 張訓練影象和 10...
數學與深度學習
深度學習與人工智慧領域主要的門檻有程式設計能力，需要有很好的邏輯思維和程式設計經驗 還需要有紮實的數學基礎，能夠看懂相關的理論 同時計算機基礎知識也需要掌握 最後還要了解相關學科的知識，比如計算機視覺領域的影象處理知識等。下面主要介紹數學方面的掌握內容 線性代數。想要學習深度學習，你第乙個需要理解透...