机器学习数学基础

《机器学习数学基础》已由电子工业出版社出版

此处是针对本书的补充拓展资料

配套视频课程

视频课程在以下两个地方均可购买，请读者自选（两处价格和提供的服务稍有不同，根据个人情况而定）

• 博文视点学院：机器学习数学基础视频教程（含教材）
• 腾讯课堂：机器学习数学基础（不含教材）

说明： 本站的公式若无法显示，请依次尝试如下方法：

1. 再次刷新页面；若还无法显示，进入第 2 步。

2. 分别在移动端和计算机终端都试试，或者换个网络。如果依然无法显示公式，我就无能为力了，只能说因为不可抗力的原因，看不到本站的公式。

3. 浏览器也可能是导致无法显示公式原因。

本书介绍

点击右边链接阅读：电子工业出版社博文视点发布的本书介绍

读者反馈

特别的声明

本站内容是《机器学习数学基础》（电子工业出版社出版）的扩展资料，供读者参考使用。

本站内容并非《机器学习数学基础》一书的标准配置，仅因为考虑到部分读者的需要，以及我个人的爱好而整理和发布一些参考信息。

也就是说，购买了《机器学习数学基础》之后，不意味着本书作者也必须为其提供本站内容。

本站内容持续地、不定期地更新。

图书购买

请自行至各大电商平台购买。

注：书的销售价格由各个网站运营方决定，不同网站价格可能稍有不同，但均与作者和本站无关，作者不负责销售，请勿就此与作者讨论，也不要找作者退差价。

以下购买链接，仅供参考。其他电商网站平台或书店，也有销售，请根据自己的喜好选择。

• 电子工业出版社天猫旗舰店的购买链接
• 京东网站的自营购买链接
• 京东的电子书购买链接
• 当当网站的自营购买链接

源码

说明：此前源码放在了 gitee 上，但是近期该网站更改开源政策，如果要开源需要单独申请。故本书无法再向读者提供基于该网站仓库的源码支持，现更改到如下地址。

• Github 仓库：https://github.com/qiwsir/MML
• 百度网盘下载源码：链接: https://pan.baidu.com/s/1_SBAdUaaG2GyVUZwcn8_rQ 提取码: eptb

Gitee：https://gitee.com/qiwsir/mml

学习交流 QQ 群（入群前必须认真读，且后果自负）：

1. 此群中，作者没有义务回答读者的所有提问。

2. 任何在本群的朋友，都是凭着个人喜好、时间等因素发布有关内容。

3. 请入群者知悉，勿要期望在本群中有问必答。

4. 本群人满之后，会不定期清退部分不活跃用户，在此特别告知，请不要在被清退时心情郁闷。

5. 若对作者或本群有较高期望，希望通过本群解决阅读本书的疑惑者，请慎重入群。因为入群后很可能大失所望，并进而会导致牢骚满腹，伤神伤肾。

6. 入群后，若因群内信息未能满足个人需要而对自己造成了任何精神、肉体等方面的伤害，皆非本群之责任。以上已经反复提醒“入群需谨慎”。

7. 本群仅仅是一个松散的学习交流空间，非《机器学习数学基础》这本书标配，读者所支付的购书款中不包含本 QQ 群以及其中的任何内容。

8. 群内不得发布任何违背法律、政策、道德以及其他与本群宗旨无关信息。

   

目录

《机器学习数学基础》目录（含章节选读）：

👉：思维导图，建议用大显示器（越大越好。请读者自备，本书作者无义务提供）打开浏览，效果更好，能从全局了解所有的知识结构。注：思维导图中的微积分内容，并未包含在本书中，理由见本书的「前言」有关内容。

• 本书的阅读和使用方法

• 前言

• 视频节选

  • 001数学让开发者突破职业发展天花板
  • 002激活潜藏于大脑中的数学知识

• 第1 章向量和向量空间

  • 1.1 向量
  • 1.2 向量空间
  • 1.3 基和维数
  • 1.4 内积空间
    • 1.4.2点积和欧几里得空间
  • 1.5 距离和角
    • 1.5.4 角度
    • 👉视频课程节选：通过距离实现分类的数学原理
  • 1.6 非欧几何

• 第2章 矩阵

  • 2.1 基础知识
  • 2.2 线性映射
    • 2.2.4 齐次坐标系
  • 2.3 矩阵的逆和转置
  • 2.4 行列式
  • 2.5 矩阵的秩
  • 2.6 稀疏矩阵
    • 2.6.2 稀疏矩阵压缩
  • 2.7 图与矩阵
    • 2.7.2 邻接矩阵

• 第3章 特征值和特征向量

  • 3.1 基本概念

    • 3.1.1 定义

  • 3.2 应用示例

  • 3.3 相似矩阵

  • 3.4 正交和投影

  • 3.5 矩阵分解

  • 3.6 最小二乘法（1）

• 第4章 向量分析

  • 4.1 向量的代数运算

  • 4.2 向量微分

  • 4.3 最优化方法

    内容节选：

    • 4.3.2 最小二乘法（2）

  • 4.4 反向传播算法

• 第5章 概率

  • 5.1 基本概念

  • 5.2 贝叶斯定理

  • 5.3 随机变量和概率分布

    内容节选：

    • 幂律分布

  • 5.4 随机变量的和

  • 5.5 随机变量的数字特征

• 第6章 数理统计

  • 6.1 样本和抽样

  • 6.2 点估计

  • 6.3 区间估计

  • 6.4 参数检验

    内容节选：

    • 6.4.5 用假设检验比较模型

  • 6.5 非参数检验

• 第7章 信息与熵

  • 7.1 度量信息
  • 7.2 信息熵
  • 7.3 联合熵和条件熵
  • 7.4 相对熵和交叉熵
  • 7.5 互信息
  • 7.6 连续分布

• 后记

勘误和修订

• 全部勘误和修订内容
• 重要更正第1号：过渡矩阵和坐标变换推导

相关学习资料

本书中的源码是使用 Python 语言，并基于 Jupyter 演示。对 Jupyter 以及有关 Python 等语言不熟悉的读者，请参阅如下相关资料：

• 学习 Python 语言的资料（以下任选一项或多项）

  • 书籍：跟老齐学 Python：轻松入门
  • 书籍：Python 大学实用教程
  • 视频课程：零基础掌握 Python 入门到实战

• 学习 Jupyter 以及 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等机器学习常用工具的资料：

  • 书籍：跟老齐学 Python：数据分析
  • 书籍：数据准备和特征工程
  • 视频课程：迈向数据科学家：带你玩转 Python 数据分析

• 其他有关资料：

  • 线性代数的学习方法
  • 提问的智慧

这个页面的说明比较啰嗦。没办法，主要是防杠。就这样了，还防不胜防呢。

作者: 老齐
链接: http://math.itdiffer.com/
来源: 机器学习
本文原创发布于「机器学习」,转载请注明出处,谢谢合作!