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摘要： 机器学习与线性代数 自打我开始学习机器学习的相关知识以来，线性代数就一直是制约我读懂算法的最大短板。尽管经过大概两个月的学习，我的代数知识积累似乎已经足以让我不害怕任何数学推导了，但是毕竟是将来要赖以生存的本领，如果有一天忘记了它们我会很沮丧的。所以这里我还是决定整理一下与机器学习相关的所有数学知识 阅读全文

摘要： [] 机器学习简介 数学 在开始学习机器学习前, 我希望你应该拥有基本的高等数学, 线性代数和概率论知识. 本课程需要的数学知识有: 多元函数与函数的一二阶梯度, 多元函数微积分学. 线性组合, 线性相关, 线性变换和线性空间等概念的掌握, 矩阵基础运算法则, 矩阵的特殊性质(行列式和特征值, 奇异 阅读全文

摘要： [] Convex Optimization 为什么学习凸优化 我个人学习凸优化的初衷是为了看懂机器学习教材《统计学习方法》，后面我在学习深度学习的时候，从课程到论文，也强烈要求读者有凸优化和线代的基础。如果有志于机器学习研究(哪怕是水硕)，也一定要在研究开始之前先打好概率论、线代和凸优化的基础。 阅读全文