有關(guān)機器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？數(shù)學(xué)是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd組織加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書籍，從向量到

有關(guān)機器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？

數(shù)學(xué)是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd組織加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書籍，從向量到最小二乘法，分三部分參與講解并配以輔助資料。再者，這本書也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學(xué)出版社出版（容許網(wǎng)絡(luò)為了公開）。

項目地址：~boyd/vmls/

這一本書的資料那就比較品種齊全的，除開本身473頁的教材，另外另一本178頁的對應(yīng)代碼講解?？隙偃缱x者只是需要知道一點數(shù)學(xué)部分的話，代碼部分是不必須所了解的?？墒羌偃绫容^比較打聽一下線性代數(shù)的應(yīng)用，可能就是需要閱讀這些基礎(chǔ)代碼，并順道兒可以學(xué)學(xué)Julia語言了。結(jié)果，這一本書還能提供了填寫的課程PPT，讀者也這個可以把它們以及輔助資料。

書籍簡介

這本書旨在倡導(dǎo)可以介紹向量、矩陣和最小二乘方法等應(yīng)用線性代數(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容，它的目標(biāo)是為只有大多或根本就不可能沒有線性代數(shù)基礎(chǔ)的初學(xué)者能提供入門方法，和線性代數(shù)的基本思想包括在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用方法。

但讀者肯定必須熟得不能再熟就像的數(shù)學(xué)符號，因此在一些地方也會應(yīng)用微積分，但它們卻不是起關(guān)鍵作用，并且大部分以前學(xué)過高數(shù)就差不多吧了。這本書中有了很多民間概率論與統(tǒng)計學(xué)所商討的話題，.例如使用數(shù)學(xué)模型擬合數(shù)據(jù)等，但讀者不一定必須這其次的背景知識。

這本書比好象的應(yīng)用線性代數(shù)課本要有更少的數(shù)學(xué)成分，只會具體一點可以介紹基本是線性代數(shù)、線性獨立性等理論概念，在內(nèi)QR因式分解這一計算工具。而這本書繼續(xù)討論的大多數(shù)機器學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用只會使用一種方法，即最小二乘法非盈利組織會計擴展。在某種意義下，該書更特別強調(diào)的是應(yīng)用，即依戀于少量基本都數(shù)學(xué)概念和方法，而完全覆蓋大多數(shù)應(yīng)用。只不過那一本書所呈的數(shù)學(xué)是求全部的，畢竟它會仔細(xì)可以證明每一個數(shù)學(xué)聲明。但，與大多數(shù)詳細(xì)介紹性的線性代數(shù)課本兩者相比，這本書具體解釋了許多實際應(yīng)用。包括一些常見被以為是低級主題的應(yīng)用，如文檔分類、狀態(tài)估計也和投資組合優(yōu)化等。

這本書當(dāng)然不是需要任何計算機編程的知識，因此也可以另外現(xiàn)代的教學(xué)課程，我們只不需要泛讀對應(yīng)章節(jié)并成功一些不涉及數(shù)值計算的練習(xí)題就行了。但他，這種方并沒法使我們?nèi)拷忉屵@本書，同樣的也得不到不好算鍛煉，或者我們可以不不使用這本書的觀點與方法構(gòu)建一個基于數(shù)據(jù)的預(yù)測模型、增加圖像數(shù)據(jù)或360優(yōu)化投資組合等。緊接著計算力的不斷再增長，包括NumPy等高效安全稀疏矩陣庫的發(fā)展，這本書中的描述的方法這個可以快的地應(yīng)用到到實踐中。但讀者還是可以使用Python等編程語言天天練習(xí)有所不同的項目而補充學(xué)習(xí)資源，只能不使用神秘數(shù)據(jù)搭建中應(yīng)用形式才能清晰地地解釋理論思想。本書可以提供了一些要數(shù)值計算的練習(xí)題，且數(shù)據(jù)文件與編程語言的資源都可大俠幫幫忙額外。

這本書主要注意分成三類三部分。第一部分可以介紹了向量及各種向量運算和函數(shù)，.例如加法、向量內(nèi)積、距離和角度等。本書還展示了怎用向量表示文檔中的詞數(shù)、時間序列、目標(biāo)屬性、產(chǎn)品規(guī)格、音頻數(shù)據(jù)和圖像等。第二部分好似前一部分重點關(guān)注矩陣的概念與應(yīng)用，包括矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分能介紹了最小二乘法，它不僅僅展示了如何很簡單而恐怕地像的求解答一個超定方程組，同時有一些可應(yīng)用到到很多方法的最小二乘儲存知識。

該書還可主要用于自學(xué)，并輔以免費需要提供的資料，的或下面這份470頁的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

遵循設(shè)計，本書的進度會逐漸快速，也就是說第一部分和第二部分有許多細(xì)節(jié)和簡單的例子，第三部分有更多中級的例子和應(yīng)用。對于只有很少線性代數(shù)基礎(chǔ)或根本就不可能也沒的讀者而言，課程也可以側(cè)重點不同于第一部分和第二部分，但是僅簡單點清楚一些更低級的應(yīng)用。而熟得不能再熟背景知識的讀者可以迅速過一遍前面兩部分，并將重要放到到最后的應(yīng)用部分上。

以外線性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這本書還介紹了很多機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，以及比較流行的K均值聚類等。而這些機器學(xué)習(xí)算法通常都介紹了數(shù)學(xué)表現(xiàn)形式和偽算法，的確不屬于具體看的代碼，讀者可同時查找這本書的配套代碼實現(xiàn)程序。這本書需要提供的了基于條件Julia語言的配套代碼！

下面我們將重點介紹聚類這另外一方面課本內(nèi)容與隨機的Julia代碼。聚類也就是說將同類的無監(jiān)督數(shù)據(jù)聚在一起，它的目標(biāo)函數(shù)可以不簡單的地定義為各樣本到不對應(yīng)聚類中心的距離和。如果不是這個距離和相當(dāng)大，那就聚類的效果就不好，我們會希望是從最優(yōu)化算法游戲窗口化這個距離。在這本書中，距離可以定義為：

而K均值聚類會更人的形象地依靠圖像展示聚類效果，下圖展示了K均值聚類迭代一次的更新過程：

而這一更新過程會有填寫的為代碼：

除此之外這些基礎(chǔ)內(nèi)容外，這本書還會展示很多可視化內(nèi)容以解決明白理論知識，例如展示了到最后聚類結(jié)果的圖4.4和展示展示了損失函數(shù)下降趨勢的圖4.5：

其實，K均值聚類還可以提供了按Julia實現(xiàn)程序，不勝感激展示了利用該算法的代碼，讀者在怎么學(xué)習(xí)這本書的同時也能幫學(xué)學(xué)Julia語言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]whileiacross1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

有關(guān)機器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)afterj1:k]

assignment[rand(1:k)anyiof1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[iafteri1:Nifassignment[i]j]

reps[j]sum(X[group])/length(group)

end

fori1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])afterj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration

在我學(xué)會了一門編程語言后，如何快速學(xué)會其他語言？

充當(dāng)一名IT從業(yè)者，同時也一名教育工作者，我來解釋一下這個問題。

首先，對此早掌握一門編程語言的人來說，要想飛速完全掌握其他編程語言，最便捷的那就是邊用邊學(xué)，很多程序員在工作過程中都必須能夠掌握含有完全不同的編程語言，而通過開發(fā)項目來驅(qū)動學(xué)習(xí)是比較好的學(xué)習(xí)。

編程語言雖然在語法結(jié)構(gòu)上會極大區(qū)別，只不過在大的編程思想上應(yīng)該具高一定會關(guān)聯(lián)性的，因為在具備一門編程語言的基礎(chǔ)之后，再去學(xué)習(xí)其他編程語言也會更容易不少，聽從歷史經(jīng)驗來看，也可以就開發(fā)案例并且學(xué)習(xí)。通常情況下，程序員在外界一門新的編程語言時，而不一周左右就可以開始使用了，然后就也可以在旁邊建議使用不停地學(xué)習(xí)。當(dāng)然了，開發(fā)環(huán)境對于學(xué)習(xí)一門編程語言也有比較好主動積極的意義，如果不是可以與有經(jīng)驗的程序員聯(lián)系，也會獲得很多幫助。

差別的編程語言有有所不同的使用，在學(xué)習(xí)的過程中要繼續(xù)重點關(guān)注這些可以使用，諸如JavaWeb開發(fā)都很依賴性太強于模式和框架的支撐，因此手中掌握這些開發(fā)模式和框架（Spring系列），基本都就能完成一些旗下任務(wù)了。Python語言也很感情依賴于各種開發(fā)庫的支撐，諸如需要Python接受數(shù)據(jù)分析時就不需要掌握Numpy、Scipy、matplotlib等庫。來講，自學(xué)一門編程語言要繼續(xù)重點關(guān)注其應(yīng)用，另外要擅于按結(jié)構(gòu)各種工具。

后來，目前在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動下，開發(fā)環(huán)境正不等于平臺化，此時編程語言大量會參與于該如何設(shè)計和實現(xiàn)平臺來成功資源整合，所以才肯定看重技術(shù)平臺對于編程語言的影響。目前是可以需要重點關(guān)注看看云計算平臺、物聯(lián)網(wǎng)平臺和人工智能平臺，一部分平臺相對于編程語言的應(yīng)用也有一些某一特定的規(guī)則。

我從事外貿(mào)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)十年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，比較多的研究方向集中在一起在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，很有興趣朋友也可以打聽一下我，相信當(dāng)然會極大。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或則是考研方面的問題，都也可以在評論區(qū)留言，也可以私聊我！