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1.3 机器学习的数学基础
15-11-26    下载编辑
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本书从结构上阐明了研究机器学习理论和算法的方法。最重要的不是数学,也不是这些算法本身,而是思想的发展过程,这与之前所有的书籍都有所不同。全书分为三条主线:第一条主线:从第一代神经网络(线性分类器)立即去当当网订购

上一节,我们建立了矩阵的概念,并介绍了矩阵基本运算的Python实现。从本节开始,我们学习有关机器学习的一些最基本的数学概念。一谈到数学,大多数人的感觉就一个字:晕。其实,数学让人觉得难的地方不外乎两点:一是语言符号非常简练,二是理论描述比较抽象。长久以来数学研究的是客观世界的空间形式与数量性质,即事物在时空中的普遍存在与运动的规律。因为反映本质,所以才精炼,因为应用普遍,所有才抽象。

现代数学有三个重要的基石:概率论、数值分析、线性代数。概率论说明了事物可能会是什么样;数值分析揭示了它们为什么这样,以及如何变成这样;线性代数则告诉我们事物从来不只有一个样子,使我们能从多个角度来观察事物。

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