机器学习必备:基础线性代数讲解
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更新于2023-05-24
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"《机器学习大师系列:线性代数基础》是一本专为机器学习从业者设计的教程,旨在帮助他们快速掌握线性代数基础知识。作者强调线性代数在机器学习中的核心地位,它是数据的数学语言,无论是现代统计学的表述,还是机器学习方法的描述,都依赖于向量和矩阵运算。从线性回归到主成分分析等方法,无一不是线性代数的体现。然而,作者指出,许多初学者在学习机器学习时过于强调先从线性代数开始,这可能造成学习路径冗长且效率不高。实际上,更适合开发者的方法是采用“结果导向”的学习策略,先通过实践获取结果,再逐步深化理论理解。
作者认为,当从业者最终回到线性代数的学习时,他们往往涉猎了大量与机器学习实际应用不那么直接的知识。线性代数本身是一个广泛的学科,与工程、物理学和量子物理等领域紧密相连,其中包含众多理论和推导,对机器学习模型的实际提升和理解帮助有限。尽管如此,对于机器学习而言,只有特定的线性代数子集是必需的,掌握了基础后,可以进一步深入研究。
本书的特色在于用Python来探索数据的数学语言,作者Jason Brownlee在书中分享了实用的教学内容,并提醒读者,所有信息仅供教育目的,使用者需自行承担行动责任。同时,作者对编辑Sarah Martin、技术编辑Arun Koshy和Andrei Cheremskoy表示感谢,并声明本书版权以及版本信息。《机器学习大师系列:线性代数基础》提供了一个高效且针对性强的线性代数入门指南,帮助读者在机器学习的道路上少走弯路,专注于最核心的数学工具。"
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zwxeye
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