【新智元导读】我们在《机器学习里，数学究竟多重要？》一文中提供了机器学习所需的数学知识和建议，对于初学者来说，并不需要先掌握大量的数学知识再开始做机器学习。学习最基本的线性代数和数理统计，然后在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学是很好的方法。那么，本文带来值得推荐的数学基础书籍。 “机器学习／深度学习并不需要很多数学基础！”也许你在不同的地方听过不少类似这样的说法。对于鼓励数学基础不好的同学入坑机器学习来说，这句话是挺不错的。不过，机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，对这些
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本文内容为使深度学习易于理解的基本数学知识。 https://nostarch.com/math-deep-learning 深度学习无处不在，这使得AI的强大驱动力成为更多STEM专业人士需要了解的东西。学习使用哪个库命令是一回事，但要真正理解这一原则，您需要掌握使之正确的数学概念。本书将为您提供概率论、统计学、线性代数和微分学等主题的工作知识，这些是使深度学习易于理解的基本数学知识，也是成功练习深度学习的关键。 这四个子领域中的每一个都与Python代码和实际操
AI技术变得越来越热门，很多人开始转行进入这一领域，其中当然也不乏文科生。他们在普遍缺乏大学数学知识的情况下，就不能入门机器学习了吗？
在机器学习与深度学习中需要大量使用数学知识，这是给很多初学带来困难的主要原因之一。此前SIGAI的公众号已经写过“学好机器学习需要哪些数学知识”的文章，由于时间仓促，还不够完整。今天重新整理了机器学习与深度学习中的主要知识点，做到精准覆盖，内容最小化，以减轻学习的负担同时又保证学习的效果。这些知识点是笔者长期摸索总结出来的，相信弄懂了这些数学知识，数学将不再成为你学好机器学习和深度学习的障碍。
本文列出的数学知识点已经写成了《机器学习的数学教程》，以后有机会的话可能会出版，以帮助大家学习。
今天，reddit 上的一个帖子可谓热度爆表，到目前为止，热度还在持续上升，在不到一天的时间里，引来大量网友的讨论。该帖子的主要内容为「深度学习中的现代数学」。由帖子内容我们可以粗略得出，这是一本介绍深度学习中关于现代数学的书籍。
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 引言 过去2年，我一直积极专注于深度学习领域。我对深度学习的兴趣始于2015年初，那个时候Google刚刚开源Tensorflow。我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程，当时的感觉是深度学习并不简单。部分原因是因为深度学习的框架很新，也需要更好的硬件支持和耐心来摸索。 时间快进到2017年，我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时。并且由于软件（易用性，例如Keras，PyTorch）、硬件（对于我这样在印度工作
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最近被人问的最多的一个问题是“我想入门深度学习，我应该学些什么”。 老实说，这个问题不是那么好回答，毕竟每个人的知识背景和技能背景实在是太不一样了。如果要假设一个人基本具备大专以上的水平和比较好的学习能力的话，可以假设一条学习路径。 第一：学习Linux的基本应用 这主要指的是类似Ubuntu和CentOS这类主流Linux操作系统上的Shell操作，以及管道、端口、进程、内存等相关资源的概念。不推荐在Windows上去做深度学习的应用，因为几乎全行业的人都在Linux上做工程，如果只有你使用Window
可能对于大部分中国AIer来说，语言门槛高过了一座大山。网红课虽好，但是英语听不懂啊。
首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型，通过模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（better），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。
在过去几个月里，有几个人联系过我，说他们渴望进军数据科学领域，使用机器学习 (ML) 技术探索统计规律，并打造数据驱动的完美产品。但是，据我观察，一些人缺乏必要的数学直觉和框架，无法获得有用的结果。这是我决定写这篇博客文章的主要原因。最近，易用的机器学习和深度学习工具包急剧增加，比如scikit-learn、Weka、Tensorflow、R-caret等。机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。尽管机器学习和深度学习有巨大的发展潜力，但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果，就必须透彻地了解许多技术的数学原理。
早在2018年和2019年，SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”，“深度学习算法地图”，对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结，帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万，有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里，我们将对机器学习的数学知识进行总结，画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大，因此我们分成了整体知识结构图，以及每门课的知识结构图。
读书的时候，很喜欢数学，然则，发现生活中很少用到稍微深点的数学知识，毕业后发现工作里真心也很少用到数学，因为算法都基本用不上。再也没有接触到数学。但是我知道数学给了我比较好的逻辑思维能力。最近开始学习机器学习里的深度学习，刚开始在慕课网上看了基本的机器学习概念，然后开始看吴恩达在斯坦福的教学视频，惊奇的发现他都是在推倒数学公式。然而有些数学知识我已经忘的差不多。机遇巧合之下，在部门的图书馆发现了一本深度学习的书，里面把深度学习里要用到的数学基础知识大概了讲了一遍。这一刻，我终于知道数学在实际中如何运用了，并
邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书较全面地介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，同时也涉及深度学习中许多最新进展．书后还提供了相关数学分支的简要介绍，以供读者需要时参考。
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
我曾经在苹果商店工作，我想要改变，那么就从自己服务的技术入手吧。我开始学习机器学习和人工智能——这个领域非常热门，每一周，谷歌、Facebook 这样的科技公司都在推出新的 AI 技术，不断改善我们的体验。
机器之心报道 编辑：陈萍 期待即将到来的章节。 深度学习这一领域，对于初学者而言，编程已然令人生畏，而更加令人难以接受的是，深度学习里的数学知识更难。 对于这种困惑，已经有人提前替你想到了，这不今天就为大家推荐一本新书，书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep Learning 》，顾名思义，这是一本专攻数学知识的书籍。 不过这本书还在持续更新中，目前前两章内容已经放出，大家可以查阅。 本书提供了在深度学习领域关于数学工程方面的内
《动手学深度学习》是一本既能讲原理、又有实现和实际使用、不断更新、而且容易读的书。这本书⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，从头开始解释每⼀个概念。
来源：机器之心本文约1800字，建议阅读8分钟期待即将到来的章节。 深度学习这一领域，对于初学者而言，编程已然令人生畏，而更加令人难以接受的是，深度学习里的数学知识更难。 对于这种困惑，已经有人提前替你想到了，这不今天就为大家推荐一本新书，书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep Learning 》，顾名思义，这是一本专攻数学知识的书籍。 不过这本书还在持续更新中，目前前两章内容已经放出，大家可以查阅。 本书提供了在深度学习领域
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
本课程以 Python 为主要开发语言，深入浅出，快速上手深度学习技术。学习本课程：
IT互联网行业有个有趣现象，玩资本的人、玩产品的人、玩技术的人都能很好的在这个行业找到自己的位置并取得成功，而且可以只懂其中一样，不需要懂其余两样。玩技术的人是里面最难做的，也是三者收益最低的，永远都要不停学习，不停把画饼变成煎饼。 在今年5月底，Alphago又战胜了围棋世界冠军柯洁，AI再次呈现燎原之势席卷科技行业，吸引了众多架构师对这个领域技术发展的持续关注和学习，思考AI如何做工程化，如何把我们系统的应用架构、中间件分布式架构、大数据架构跟AI相结合，面向什么样的应用场景落地，对未来做好技术上的规划
1.4 软件和知识点简介 2.1 什么是人工智能 2.3 人工智能需要的基本数学知识 2.4 人工智能简史 2.5 ai 机器学习和深度学习的关联 2.6 什么是机器学习 2.7 面对ai 我们应有的
人生有几万种生活方式，也有远近快慢的优化路线，就像下面这些炫酷的图，伟大的数学家是如何找到最高效的最优化路线呢？ 为了玩好这个“最优化”的游戏，成为最棒的“调参师”，数学知识、特别是梯度分析与回归
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 期待即将到来的章节。 转自《机器之心》 深度学习这一领域，对于初学者而言，编程已然令人生畏，而更加令人难以接受的是，深度学习里的数学知识更难。 对于这种困惑，已经有人提前替你想到了，这不今天就为大家推荐一本新书，书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep L
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— 📷 作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心，想要快速着手使用这项强大的
在这篇博客中，我们将深入探讨"YOLO（You Only Look Once）"——一种先进的计算机视觉算法。我们将讨论如何入门、学习门槛、是否容易学习等方面。本文将涵盖从基础知识到实际操作的各个方面，适合各级读者，无论是编程小白还是AI大佬。我们还会提供丰富的代码案例和资源链接，助你一臂之力！关键词：YOLO, 计算机视觉, 对象检测, 深度学习, Python, 神经网络, 编程, 数学基础, GPU, 实践操作。👀
GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
【新智元导读】本文的主要目的是提供资源，给出有关机器学习所需的数学上面的建议。数学初学者无需沮丧，因为初学机器学习，并不需要先学好大量的数学知识才能开始。正如这篇文章提到的，最基本的需要是数据分析，然后你可以在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学。 过去几个月里，有不少人联系我，向我表达他们对数据科学、对利用机器学习技术探索统计规律性，开发数据驱动的产品的热情。但是，我发现他们中有些人实际上缺少为了获取有用结果的必要的数学直觉和框架。这是我写这篇文章的主要原因。 最近，许多好用的机器和深度学习软件变得十分
这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献
学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍：
在入门学习深度学习之前，有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章，利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理，不需要有多高深的数学知识，人人都能看懂。
但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？
深度学习是基于学习数据表示的更宽泛的机器学习方法家族的一部分，而不是特定某一种任务的算法。深度学习过程中可以有监督、半监督或无监督来进行。我们在这里试图在一个.PDF文件中总结这个领域。
若是你对深度学习只有比较浅的认识，想知道深度学习是什么？深度学习的来龙去脉？为什么会出现深度学习这个说法和技术？作者在第一章做了回答。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本
机器之心报道 机器之心编辑部 你期待吴恩达在知乎的深度学习课程吗？ 吴恩达来知乎开课了！ 昨天，吴恩达在知乎开设了自己的账号，并回答了第一个提问。 开设账号第一天，吴恩达就收获了 6 千多的关注。第一个回答「如何系统学习机器学习」也已经获得了 2 千多赞同。 在这个回答中，吴恩达提出了三个系统学习机器学习的步骤： 1、学习基础编码知识； 2、学习机器学习及深度学习； 3、专注于一个角色。 在第一个步骤中，吴恩达提到，基本的编程技能是先决条件；数学知识也很重要，但也不必将精力过多投入到诸如线性代数、概率
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
1.4 软件和知识点简介 [1240] [1240] [1240] [1240] 2.1 什么是人工智能 [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] 2.3 人工智能需要的基本数学知识 [1240] 2.4 人工智能简史 [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240]
深度学习是如今最火热的技术之一，但是对于有心入门却不得其法的同学来说，选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送，所有书籍均可在CSDN上在线学习（文末获取学习地址）。 现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学
近日，数据科学Kyle在Medium发布博客表示，理解机器学习在做的事情，有初中数学知识足矣。
【导读】机器学习专家Nikhil S. Ketkar博士撰写的Python深度学习实战《Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction》深入检出地讲解了各个深度学习框架的实际应用，面向尝试深度学习作为解决特定问题的软件开发人员，或者是想要将数据科学家开发的深度学习模型应用于实际场景。本书向我们介绍了Keras，Theano和Caffe等深度学习框架，并且帮助我们可以在较短的时间里掌握这些知识，并且将重点更多地放在实际应用领域，模型和算法上。因此，这本书是
机器之心报道 机器之心编辑部 花了七年时间填坑，《机器学习数学》的书稿终于和读者们见面了。 说到《Python 机器学习》，AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一，也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。 Sebastian Raschka 《Python 机器学习》在 2015 年出版，一举成为 Packt 和亚马逊网站上的畅销书，在 2016 年获得 ACM 最佳计算奖，并被翻译成多种语言出版。书籍的第二版和第三版也分别于 2017
在过去的几个月里，我一直和一些人交流，他们已经开始切入数据科学领域并积极使用机器学习（ML）技术来探索统计规律、或构建完善的数据驱动产品。然而，我发现很多情况下统计分析结果不尽人意的原因是是缺乏必要的数学直觉和知识框架。这就是我决定写这篇博客的主要原因。 最近兴起了许多易于使用的机器学习和深度学习的安装包，如scikit-learn，weka，tensorflow，r-caret等。机器学习理论是横跨统计、概率、计算机科学和算法等相关领域，可以用来构建智能应用程序。虽然机器和深度学习有着无限前景，但就这
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