有關(guān)機器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？數(shù)學(xué)是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd合作加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書籍，從向量到

有關(guān)機器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？

數(shù)學(xué)是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd合作加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書籍，從向量到最小二乘法，分三部分通過講解并配以輔助資料。當(dāng)然了，這本書都是斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學(xué)出版社出版（愿意網(wǎng)絡(luò)可以公開）。

項目地址：~boyd/vmls/

這一本書的資料肯定都很品種齊全的，以外本身473頁的教材，另外另一本178頁的對應(yīng)代碼講解。肯定如果不是讀者只必須所了解數(shù)學(xué)部分的話，代碼部分是不必須清楚的?？墒且潜容^打聽一下線性代數(shù)的應(yīng)用，很可能就需要寫作這些基礎(chǔ)代碼，并順便學(xué)一學(xué)Julia語言了。后來，這一本書還提供了不對應(yīng)的課程PPT，讀者也是可以把它們另外輔助資料。

書籍簡介

這本書旨在推廣能介紹向量、矩陣和最小二乘方法等應(yīng)用線性代數(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容，它的目標(biāo)是為只能大多或根本就不可能沒有線性代數(shù)基礎(chǔ)的初學(xué)者需要提供入門方法，除了線性代數(shù)的都差不多思想在內(nèi)在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用方法。

不過讀者我還是必須清楚就像的數(shù)學(xué)符號，另外在一些地方也會要用微積分，但它們當(dāng)然不起重要作用，而基本是以前學(xué)過高數(shù)就不多了。這本書乾坤二卦了很多現(xiàn)代概率論與統(tǒng)計學(xué)所討論到的話題，例如可以使用數(shù)學(xué)模型計算得到數(shù)據(jù)等，但讀者不當(dāng)然必須這其次的背景知識。

這本書比好象的應(yīng)用線性代數(shù)課本要有更少的數(shù)學(xué)成分，只會具體點推薦基本線性代數(shù)、線性獨立性等理論概念，以及QR因式分解這一計算工具。而這本書書再討論的大多數(shù)機器學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用只會可以使用一種方法，即最小二乘法教材習(xí)題解答擴展。在某種意義下，該書更指出的是應(yīng)用方法，即依戀于少量基本上數(shù)學(xué)概念和方法，而遍布大多數(shù)應(yīng)用?？墒沁@本書所完全呈現(xiàn)的數(shù)學(xué)是求完整的，是因為它會一遍證明每一個數(shù)學(xué)聲明。然而，與大多數(shù)能介紹性的線性代數(shù)課本比起，這本書請看了許多實際應(yīng)用。包括一些大多被其實是有高級主題的應(yīng)用，如文檔分類、狀態(tài)估記和投資組合優(yōu)化等。

這本書并不必須任何計算機編程的知識，而這個可以以及比較傳統(tǒng)的教學(xué)課程，我們只需要閱讀理解對應(yīng)章節(jié)并能夠完成一些不不屬于數(shù)值計算的練習(xí)題就行了。然而，這種方并不能不能使我們幾乎明白這本書，同樣的也無法得到實際鍛煉，例如我們也可以建議使用這本書的觀點與方法構(gòu)建一個基于組件數(shù)據(jù)的預(yù)測模型、加強圖像數(shù)據(jù)或360優(yōu)化投資組合等。緊接著計算力的不斷地增長，和NumPy等高效向量計算庫的發(fā)展，這本書中的描述的方法也可以隨意地應(yīng)用形式到實踐中。并且讀者還可以可以使用Python等編程語言練習(xí)練習(xí)有所不同的項目而補充學(xué)習(xí)資源，只有在用虛無飄渺數(shù)據(jù)搭建運用才能清晰地地理解理論思想。本書提供了一些不需要數(shù)值計算的練習(xí)題，且數(shù)據(jù)文件與編程語言的資源都可萬分感謝完成任務(wù)。

這本書主要分成三類三部分。第一部分可以介紹了向量及各種向量運算和函數(shù)，例如加法、向量內(nèi)積、距離和角度等。本書還可以展示了如何導(dǎo)入向量來表示文檔中的詞數(shù)、時間序列、目標(biāo)屬性、產(chǎn)品規(guī)格、音頻數(shù)據(jù)和圖像等。第二部分宛如前一部分重點關(guān)注矩陣的概念與應(yīng)用，和矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分介紹了最小二乘法，它不但可以展示了要如何簡單的而恐怕地類似求解答一個超定方程組，同樣的有一些可運用到很多方法的最小二乘擴大知識。

該書還可用于自學(xué)，并輔以大俠幫幫忙提供的資料，例如下面這份470頁的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

通過設(shè)計，本書的進度會慢慢的加快，也就是說第一部分和第二部分有許多細節(jié)和簡單的例子，第三部分有更大中級的例子和應(yīng)用。對此僅有很少線性代數(shù)基礎(chǔ)或根本沒有的讀者而言，課程是可以更強調(diào)于第一部分和第二部分，因此僅簡單啊打聽一下一些更中級的應(yīng)用。而熟悉背景知識的讀者可以急速過一遍前面兩部分，并將上重點放在旁邊結(jié)果的應(yīng)用部分上。

之外線性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這本書還推薦了很多機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，包括比較流行的K均值聚類等。而這些機器學(xué)習(xí)算法要注意都能介紹了數(shù)學(xué)表現(xiàn)形式和偽算法，卻不是牽涉到具體看的代碼，讀者可另欄里點這本書的配套代碼實現(xiàn)。這本書提供的了基于Julia語言的配套代碼！

下面我們將分別介紹聚類這另一方面課本內(nèi)容與不對應(yīng)的Julia代碼。聚類也就是說將同類的無監(jiān)督數(shù)據(jù)聚在一起，它的目標(biāo)函數(shù)也可以簡單地定義方法為各樣本到按聚類中心的距離和。要是這個距離和更加大，那就聚類分析的效果就不大好，我們會如果能是從最優(yōu)化算法小化這個距離。在這本書中，距離可以不定義,定義為：

而K均值聚類會更一種形象地利用圖像展示聚類效果，下圖展示展示了K均值聚類迭代一次的更新過程：

而這一更新過程會有隨機的為代碼：

除了這些基礎(chǔ)內(nèi)容外，這本書還會展示很多可視化內(nèi)容以幫助明白理論知識，的或展示展示了最終聚類結(jié)果的圖4.4和展示更多了損失函數(shù)下降趨勢的圖4.5：

其實，K均值聚類還提供了隨機Julia利用，追加影像展示了基于該算法的代碼，讀者在自學(xué)這本書的同時還能夠順帶學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)Julia語言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]ofioutside1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

有關(guān)機器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)forj1:k]

assignment[rand(1:k)foriacross1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[iafteri1:Nifassignment[i]j]

reps[j]sum(X[group])/length(group)

end

fori1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])ofj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration

無效的浮點運算是什么意思？

畢竟他們帶的也不是浮點數(shù)

，完全是定點數(shù)。

用像是的編程語言（比如說C、python）參與浮點數(shù)運算，把幾個兩位小數(shù)最簡單加減一次可能會再次出現(xiàn)誤差。

在你的問題中，你混為一談了浮點數(shù)

、小數(shù)、定點數(shù)、整數(shù)

。

交點、浮點，“點”是什么意思？“點”那就是小數(shù)點。

把小數(shù)點單獨計算，那就是定點數(shù)。當(dāng)我們表示整數(shù)時，我們把小數(shù)點固定在最右面。

把小數(shù)點波蕩，是浮點數(shù)。浮點在哪兒？這個在IEEE浮點數(shù)標(biāo)準(zhǔn)里面定義方法的。

如何不精確的表示小數(shù)呢？其中一種方案那就是定點數(shù)。拿8bit舉例吧。我們可以把小數(shù)點定在中間，用4cores它表示整數(shù)部分，4idle可以表示小數(shù)部分。這樣的構(gòu)造（比較好的專業(yè)點我們稱他為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，象語言把整數(shù)和小數(shù)稱做簡單的數(shù)據(jù)類型，不過他們有一點都不簡單啊，但比那些被稱合么數(shù)據(jù)類型的字符串都要緊張的多），我們可以不最精確的意思是2^8256個小數(shù)。

后來，安利2篇文章：

代碼之謎（四）-浮點數(shù)（從吃驚到認真思索）

代碼之謎（五）-浮點數(shù)（誰偷了你的精度？）