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机器学习需要的数学知识基本资料
机器学习需要的数学知识基本资料
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机器学习
基本数学
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机器学习所需要的基本数学知识的资料合集。学习完成后更便于将来学习机器学习。
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机器学习数学基础,包括高斯分布,贝叶斯公式,最小二乘法,矩阵特征值分解,SVD,手写pdf,为什么摘要要写这么长,我真是服了,有用吗,不如就写十个字就行
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机器学习和模式识别核心数学知识,主要讲解背后的优化原理,从数学上给出凸优化的一般解法和基础理论。
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机器学习中常用的数学知识,非常全面的数学知识归纳总结,欢迎下载,并研究学习。
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机器学习 必备数学知识 总结(包括:线性代数、概率论、数值计算、最优化)135页
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机器学习 必备数学知识 总结。 包括:线性代数、概率论、数值计算、最优化等方方面面。机器学习必读文档。
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讲述了机器学习常用的一些数学知识,如矩阵、特征值、期望、方差、高斯函数、高斯径向基函数、范数、方向导数、梯度等
学好机器学习需要哪些数学知识?
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看完这本书你就懂了机器学习背后的数学知识 书中计算机的代数,拓扑,微分微积分,以及计算机科学和机器学习的优化理论一应俱全,共2190页。 这是作者放出的草稿,请支持作者购买实体书(还没出版)
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机器学习中的数学基础资料.zip
(5个子文件)
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(Stephen Boyd) Convex Optimization.pdf
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Pattern Recognition and Machine Learning.pdf
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Introduction to Linear Algebra 5th Ed Johnson Riess Arnold.pdf
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