有關(guān)機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd組織加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書(shū)了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書(shū)籍，從向量到

有關(guān)機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd組織加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書(shū)了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書(shū)籍，從向量到最小二乘法，分三部分參與講解并配以輔助資料。再者，這本書(shū)也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學(xué)出版社出版（容許網(wǎng)絡(luò)為了公開(kāi)）。

項(xiàng)目地址：~boyd/vmls/

這一本書(shū)的資料那就比較品種齊全的，除開(kāi)本身473頁(yè)的教材，另外另一本178頁(yè)的對(duì)應(yīng)代碼講解?？隙偃缱x者只是需要知道一點(diǎn)數(shù)學(xué)部分的話，代碼部分是不必須所了解的?？墒羌偃绫容^比較打聽(tīng)一下線性代數(shù)的應(yīng)用，可能就是需要閱讀這些基礎(chǔ)代碼，并順道兒可以學(xué)學(xué)Julia語(yǔ)言了。結(jié)果，這一本書(shū)還能提供了填寫(xiě)的課程PPT，讀者也這個(gè)可以把它們以及輔助資料。

書(shū)籍簡(jiǎn)介

這本書(shū)旨在倡導(dǎo)可以介紹向量、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)是為只有大多或根本就不可能沒(méi)有線性代數(shù)基礎(chǔ)的初學(xué)者能提供入門方法，和線性代數(shù)的基本思想包括在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用方法。

但讀者肯定必須熟得不能再熟就像的數(shù)學(xué)符號(hào)，因此在一些地方也會(huì)應(yīng)用微積分，但它們卻不是起關(guān)鍵作用，并且大部分以前學(xué)過(guò)高數(shù)就差不多吧了。這本書(shū)中有了很多民間概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)所商討的話題，.例如使用數(shù)學(xué)模型擬合數(shù)據(jù)等，但讀者不一定必須這其次的背景知識(shí)。

這本書(shū)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(huì)具體一點(diǎn)可以介紹基本是線性代數(shù)、線性獨(dú)立性等理論概念，在內(nèi)QR因式分解這一計(jì)算工具。而這本書(shū)繼續(xù)討論的大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用只會(huì)使用一種方法，即最小二乘法非盈利組織會(huì)計(jì)擴(kuò)展。在某種意義下，該書(shū)更特別強(qiáng)調(diào)的是應(yīng)用，即依戀于少量基本都數(shù)學(xué)概念和方法，而完全覆蓋大多數(shù)應(yīng)用。只不過(guò)那一本書(shū)所呈的數(shù)學(xué)是求全部的，畢竟它會(huì)仔細(xì)可以證明每一個(gè)數(shù)學(xué)聲明。但，與大多數(shù)詳細(xì)介紹性的線性代數(shù)課本兩者相比，這本書(shū)具體解釋了許多實(shí)際應(yīng)用。包括一些常見(jiàn)被以為是低級(jí)主題的應(yīng)用，如文檔分類、狀態(tài)估計(jì)也和投資組合優(yōu)化等。

這本書(shū)當(dāng)然不是需要任何計(jì)算機(jī)編程的知識(shí)，因此也可以另外現(xiàn)代的教學(xué)課程，我們只不需要泛讀對(duì)應(yīng)章節(jié)并成功一些不涉及數(shù)值計(jì)算的練習(xí)題就行了。但他，這種方并沒(méi)法使我們?nèi)拷忉屵@本書(shū)，同樣的也得不到不好算鍛煉，或者我們可以不不使用這本書(shū)的觀點(diǎn)與方法構(gòu)建一個(gè)基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型、增加圖像數(shù)據(jù)或360優(yōu)化投資組合等。緊接著計(jì)算力的不斷再增長(zhǎng)，包括NumPy等高效安全稀疏矩陣庫(kù)的發(fā)展，這本書(shū)中的描述的方法這個(gè)可以快的地應(yīng)用到到實(shí)踐中。但讀者還是可以使用Python等編程語(yǔ)言天天練習(xí)有所不同的項(xiàng)目而補(bǔ)充學(xué)習(xí)資源，只能不使用神秘?cái)?shù)據(jù)搭建中應(yīng)用形式才能清晰地地解釋理論思想。本書(shū)可以提供了一些要數(shù)值計(jì)算的練習(xí)題，且數(shù)據(jù)文件與編程語(yǔ)言的資源都可大俠幫幫忙額外。

這本書(shū)主要注意分成三類三部分。第一部分可以介紹了向量及各種向量運(yùn)算和函數(shù)，.例如加法、向量?jī)?nèi)積、距離和角度等。本書(shū)還展示了怎用向量表示文檔中的詞數(shù)、時(shí)間序列、目標(biāo)屬性、產(chǎn)品規(guī)格、音頻數(shù)據(jù)和圖像等。第二部分好似前一部分重點(diǎn)關(guān)注矩陣的概念與應(yīng)用，包括矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分能介紹了最小二乘法，它不僅僅展示了如何很簡(jiǎn)單而恐怕地像的求解答一個(gè)超定方程組，同時(shí)有一些可應(yīng)用到到很多方法的最小二乘儲(chǔ)存知識(shí)。

該書(shū)還可主要用于自學(xué)，并輔以免費(fèi)需要提供的資料，的或下面這份470頁(yè)的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

遵循設(shè)計(jì)，本書(shū)的進(jìn)度會(huì)逐漸快速，也就是說(shuō)第一部分和第二部分有許多細(xì)節(jié)和簡(jiǎn)單的例子，第三部分有更多中級(jí)的例子和應(yīng)用。對(duì)于只有很少線性代數(shù)基礎(chǔ)或根本就不可能也沒(méi)的讀者而言，課程也可以側(cè)重點(diǎn)不同于第一部分和第二部分，但是僅簡(jiǎn)單點(diǎn)清楚一些更低級(jí)的應(yīng)用。而熟得不能再熟背景知識(shí)的讀者可以迅速過(guò)一遍前面兩部分，并將重要放到到最后的應(yīng)用部分上。

以外線性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這本書(shū)還介紹了很多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，以及比較流行的K均值聚類等。而這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常都介紹了數(shù)學(xué)表現(xiàn)形式和偽算法，的確不屬于具體看的代碼，讀者可同時(shí)查找這本書(shū)的配套代碼實(shí)現(xiàn)程序。這本書(shū)需要提供的了基于條件Julia語(yǔ)言的配套代碼！

下面我們將重點(diǎn)介紹聚類這另外一方面課本內(nèi)容與隨機(jī)的Julia代碼。聚類也就是說(shuō)將同類的無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)聚在一起，它的目標(biāo)函數(shù)可以不簡(jiǎn)單的地定義為各樣本到不對(duì)應(yīng)聚類中心的距離和。如果不是這個(gè)距離和相當(dāng)大，那就聚類的效果就不好，我們會(huì)希望是從最優(yōu)化算法游戲窗口化這個(gè)距離。在這本書(shū)中，距離可以定義為：

而K均值聚類會(huì)更人的形象地依靠圖像展示聚類效果，下圖展示了K均值聚類迭代一次的更新過(guò)程：

而這一更新過(guò)程會(huì)有填寫(xiě)的為代碼：

除此之外這些基礎(chǔ)內(nèi)容外，這本書(shū)還會(huì)展示很多可視化內(nèi)容以解決明白理論知識(shí)，例如展示了到最后聚類結(jié)果的圖4.4和展示展示了損失函數(shù)下降趨勢(shì)的圖4.5：

其實(shí)，K均值聚類還可以提供了按Julia實(shí)現(xiàn)程序，不勝感激展示了利用該算法的代碼，讀者在怎么學(xué)習(xí)這本書(shū)的同時(shí)也能幫學(xué)學(xué)Julia語(yǔ)言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]whileiacross1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

有關(guān)機(jī)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)afterj1:k]

assignment[rand(1:k)anyiof1: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])afterj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration

在我學(xué)會(huì)了一門編程語(yǔ)言后，如何快速學(xué)會(huì)其他語(yǔ)言？

充當(dāng)一名IT從業(yè)者，同時(shí)也一名教育工作者，我來(lái)解釋一下這個(gè)問(wèn)題。

首先，對(duì)此早掌握一門編程語(yǔ)言的人來(lái)說(shuō)，要想飛速完全掌握其他編程語(yǔ)言，最便捷的那就是邊用邊學(xué)，很多程序員在工作過(guò)程中都必須能夠掌握含有完全不同的編程語(yǔ)言，而通過(guò)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目來(lái)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)是比較好的學(xué)習(xí)。

編程語(yǔ)言雖然在語(yǔ)法結(jié)構(gòu)上會(huì)極大區(qū)別，只不過(guò)在大的編程思想上應(yīng)該具高一定會(huì)關(guān)聯(lián)性的，因?yàn)樵诰邆湟婚T編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)之后，再去學(xué)習(xí)其他編程語(yǔ)言也會(huì)更容易不少，聽(tīng)從歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，也可以就開(kāi)發(fā)案例并且學(xué)習(xí)。通常情況下，程序員在外界一門新的編程語(yǔ)言時(shí)，而不一周左右就可以開(kāi)始使用了，然后就也可以在旁邊建議使用不停地學(xué)習(xí)。當(dāng)然了，開(kāi)發(fā)環(huán)境對(duì)于學(xué)習(xí)一門編程語(yǔ)言也有比較好主動(dòng)積極的意義，如果不是可以與有經(jīng)驗(yàn)的程序員聯(lián)系，也會(huì)獲得很多幫助。

差別的編程語(yǔ)言有有所不同的使用，在學(xué)習(xí)的過(guò)程中要繼續(xù)重點(diǎn)關(guān)注這些可以使用，諸如JavaWeb開(kāi)發(fā)都很依賴性太強(qiáng)于模式和框架的支撐，因此手中掌握這些開(kāi)發(fā)模式和框架（Spring系列），基本都就能完成一些旗下任務(wù)了。Python語(yǔ)言也很感情依賴于各種開(kāi)發(fā)庫(kù)的支撐，諸如需要Python接受數(shù)據(jù)分析時(shí)就不需要掌握Numpy、Scipy、matplotlib等庫(kù)。來(lái)講，自學(xué)一門編程語(yǔ)言要繼續(xù)重點(diǎn)關(guān)注其應(yīng)用，另外要擅于按結(jié)構(gòu)各種工具。

后來(lái)，目前在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)下，開(kāi)發(fā)環(huán)境正不等于平臺(tái)化，此時(shí)編程語(yǔ)言大量會(huì)參與于該如何設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)平臺(tái)來(lái)成功資源整合，所以才肯定看重技術(shù)平臺(tái)對(duì)于編程語(yǔ)言的影響。目前是可以需要重點(diǎn)關(guān)注看看云計(jì)算平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和人工智能平臺(tái)，一部分平臺(tái)相對(duì)于編程語(yǔ)言的應(yīng)用也有一些某一特定的規(guī)則。

我從事外貿(mào)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)十年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，比較多的研究方向集中在一起在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫(xiě)一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，很有興趣朋友也可以打聽(tīng)一下我，相信當(dāng)然會(huì)極大。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或則是考研方面的問(wèn)題，都也可以在評(píng)論區(qū)留言，也可以私聊我！