人工智能第四课:机器学习的数学基础

我断断续续利用在家休假的时间,完成了这门课程《Essential Math for Machine Learning: Python Edition》的学习,并且得到了总分91分。

这门课程的主要内容如下,虽然我们以前都学过数学,但大部分真的都还给老师了。学习这门课程中,总是隐隐约约有一种压力感,一方面总是觉得这些知识我应该知道啊,但另外一方面,看着那些题目却有一种无助的感觉。

学习数学很可能是有趣的,因为我在学习这门课程时,到处找资料,发现真的有一个网站叫 Math is Fun,而且有中文的版本(数学乐)。

英文网站是 https://www.mathsisfun.com/ ,中文网站是 https://www.shuxuele.com/index.html

但无论如何有趣,前提是你能掌握它的一些基本原理。谢天谢地谢Python,因为有了numpy和pandas这些package,在理解和掌握上面提到的几方面数学知识过程中,我感觉到了前所未有的能力。我印象最深刻的是,在计算向量和矩阵运算的时候,使用numpy提供的array以及matrix类型,简直易如反掌。

课程附带了25个练习,是Jupyter格式的notebook。每个材料都丰富详实,可谓业界良心,真心为这些讲师点赞。

如果对Jupyter 还不太熟悉,建议访问 http://jupyter.org/

我另外还发现一个不错的中文网站 https://zh.wikihow.com 里面有不少数学方程求解的讲解。

最后,还给大家分享一个Python的统计分析库——statsmodels ,请参考https://www.statsmodels.org/stable/index.html

以及与numpy齐名的Scipy,在本课程中用到了它的stats模块中的binom类型来计算概率,非常实用。

要了解Scipy,请参考 https://www.scipy.org/

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181207G0YA8900?refer=cp_1026
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