文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必

为什么要了解点数学基础 学习大数据分布式计算时多少会涉及到机器学习的算法,所以理解一些机器学习基础,有助于理解大数据分布式计算系统(比如spark)的设计.机器学习中一个常见的就是gradient descent算法,是线性回归问题的一个基础算法.gradient是数学概念. Gradient 如果一个函数有n个自变量:f(x1,x2......xn).且每一个x都是标量值.那么该函数的gradient就是一个n维的向量函数,每一个component是f函数针对xi的partial deriva

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我

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机器学习的数学基础(1)--Dirichlet分布 这一系列(机器学习的数学基础)主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结. 基础知识:conjugate priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度:它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式.它极大地简化了贝叶斯分析. 如何解释这句话.由于 P(u|D) = p(D|u)p(u)/p(D)   (1.0式) 其中D是给定的一个样本集合,因此对其来说p(D)是一个确定的值,可以理解为一个常数.P(u|D)是

转http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/8841644 这一系列(机器学习的数学基础)主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结. 基础知识:conjugate priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度:它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式.它极大地简化了贝叶斯分析. 如何解释这句话.由于 P(u|D) = p(D|u)p(u)/p(D)   (1.0式) 其中D是给定的一个样本集合,因此对其来说

不出家门,也能学习到国外高校的研究生机器学习课程了. 今天,一本名为Foundations of Machine Learning(<机器学习基础>)的课在Reddit上热度飙升至300,里面可谓内容丰富. 不仅有500多页的课程PDF可以下载,并且还有13章的PPT也可以获取. 有Reddit网友评论,这部教材足够扎实.内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了. 500页干货里都有啥 这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri.Afshin Rostamizadeh和

我的一位同事告诉我,pdf抽取标题,用机器学习可以完美解决问题,抽取的准确率比较高.于是,我看了一些资料,就动起手来,实践了下. 我主要是根据以往历史块的特征生成一个决策树,然后利用这棵决策树,去判断一个新的块到底是不是标题.理论上,历史块的数量越庞大,那么结果越准确.其实经过实践不是这样的,我觉得影响结果判断的因素越少,而且库的数量达到一定数量后,判断越准确.这个记录块信息的历史库,就是供计算机学习的原料. 首先看下,如何形成一个决策树? private static DecisionTree

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12

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正在学习机器学习中的优化处理,感觉<机器学习与优化>写得还是比较通俗易懂的,第七章特征选择我需要,特征提取:相关系数,相关比,熵和互信息..更高级的应该是文本挖掘的特征提取,比如LDA提取文本相似度或者自己给予问题需要构建特征变量... 通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征选择和排序.聚类方法.文本和网页挖掘等热点问题,论证了"优化是力量之源"这一观点,为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议. 参考学习: <机器学习与优化>高清中文版P

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践.真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现. <TensorFlow机器学习实战指南>共11章,第1章介绍TensorFlow的基本概念:第2章介绍如何在计算图中连接算法组件,创建一个简单的分类器:第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法:第4章介绍支持向量机(SVM)算法:第5章介绍如何使用数值度量.文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.