机器学习数学基础，万事易417页pdf版本已经放出( 二 ) _机器学习

内容
第一部分：数据基础
和
和
第二部分：机器学习问题
当遇见数据
和
和
和
介绍（）
全书分为两部分，第一部分是数学基础的讲解，第二部分是第一部分的数学概念在机器学习基础问题中的应用，从而形成了“机器学习的四大支柱” ，如下图所示：

本书的第一部分描述了机器学习系统的三个主要组成部分的数学概念和数学基础：数据、模型和学习。在本书中，作者假设数据已被适当地转换为适合阅读的数字表示，并转换为计算机程序。在本书中，作者将数据视为向量。模型是现实世界的简化版本，它捕获与任务相关的现实世界的各个方面。模型的用户需要了解模型未捕获的内容，从而了解模型的局限性。简而言之，作者使用领域知识将数据表示为向量。并选择合适的模型，使用概率方法或优化方法。使用数值优化学术数学书，
本书的第二部分介绍了上图所示的机器学习的四大支柱，如下表所示。表中的每一行都区分了相关变量是连续类别还是非连续类别的问题。作者解释了如何将本书第一部分介绍的数学概念应用到机器学习算法的设计中。在第 8 章中，作者在数学上重申了机器学习的三个组成部分（数据、模型和学习）。此外，作者还为建立实验设置提供了一些指南，以防止对机器学习系统的评估过于乐观。

此外，作者在第一部分提供了一些练习，大部分练习都可以用纸笔完成。在第二部分学术数学书，作者提供了一些编程教程（记事本）来探索本书讨论的机器学习算法的一些特性。
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