程序员入门机器学习必备的数学基础

发布时间:2024-12-08
发布者:落樱雅士
文件大小:共计37个文件,合计:851.93 MB
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资源来源:夸克网盘
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资源介绍

想要成为一名出色的程序员,掌握机器学习是不可或缺的一步。而这个过程,数学基础显得尤为重要。本资源集合了程序员入门机器学习必备的数学基础,内容涵盖从基础的微积分、线性代数到概率统计,再到最优化方法等关键知识点。每一章节都通过视频形式详细讲解,如微分、导数、泰勒展开,以及线性代数中的矩阵运算、张量运算和矩阵分解等。概率统计部分则包括随机变量、概率分布、贝叶斯定理、蒙特卡洛方法、Bra方法等。最优化方法章节则详细介绍了牛顿法、最速下降法、共轭梯度法、拟牛顿法以及KKT条件等。这些数学知识是理解机器学习算法背后的核心,是每个程序员必备的基石。通过夸克网盘,您可以轻松获取这些珍贵的资源,开启您的机器学习之旅。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹,以下文件快照生成于2024-12-08)
资源投诉
file icon程序员入门机器学习必备的数学基础851.93 MB
file icon第5章-zui优化方法165.02 MB
file icon第章-微分上209.51 MB
file icon第3章-线性代数212.86 MB
file icon第4章-概率统计264.54 MB

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