人工智能算法基础：从线性代数到深度学习

"《AI算法工程师手册1》是作者华校专基于其在阿里巴巴和智易科技的工作经验，以及撰写《Python大战机器学习》一书的积累，整理出的关于AI算法的学习笔记。该手册目前公开了部分章节，涵盖了从基础数学到高级算法的广泛内容，旨在促进技术的普及和分享。" 手册首先介绍了三个关键的数学基础：线性代数、概率论和数值计算。线性代数是理解机器学习中许多模型的基础，包括向量、矩阵运算和特殊函数的应用。概率论则涉及概率分布、期望与方差、大数定律、中心极限定理等，这些都是构建统计模型和理解不确定性的重要工具。数值计算部分则讲解了数值稳定性和优化方法，如梯度下降法、牛顿法及其变种。 统计学习部分，作者深入浅出地介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习和其核心元素。线性代数在机器学习中的应用进一步展开，讲解了线性回归、广义线性模型和对数几率回归等。支持向量机（SVM）作为重要的分类和回归方法，被详尽阐述，包括线性和非线性的情况。朴素贝叶斯方法则探讨了基于贝叶斯定理的分类，而决策树的原理、特征选择和生成算法等也得到介绍。此外，还讨论了集成学习，包括Boosting、Bagging和XGBoost、LightGBM等模型。 特征工程是提升模型性能的关键步骤，涵盖缺失值处理、特征编码、数据标准化等。模型评估方面，手册涵盖了泛化能力、过拟合与欠拟合、偏差-方差分解等重要概念，并强调了训练集、验证集和测试集的划分以及性能度量的选择。最后，手册提到了降维技术，如PCA和流形学习，用于解决维度灾难问题。 此手册的开源性质使得更多人可以接触到这些专业内容，促进个人学习和行业发展。尽管笔记可能不完美，但作者欢迎读者通过邮件huaxz1986@163.com进行交流和讨论，共同提升AI算法的理解与应用。