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如何逐步打下(研究生/博士生阶段)深度学习的数学基础?

深度学习自然语言处理 • 5 年前 • 801 次点击  

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来源:知乎
https://www.zhihu.com/question/396032753
本文来自知乎问答,仅供学习参考,著作权归作者所有
编辑:深度学习冲鸭公众号
如有侵权,请联系删除

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作者:笃定
深圳大学 计算机科学与技术硕士在读
https://www.zhihu.com/question/396032753/answer/1241693021

我只能谈谈研究生的,可以参考NYU公开课DS-GA1003 Machine learning提供的Reference,里面都是讲义,简洁明了。

DS-GA 1003 MACHINE LEARNINGdavidrosenberg.github.io[13]

作为一名渣硕,我曾花了很多时间重新学习线代,我自己的体会是,不要陷入打好数学基础的怪圈,要学以致用。因此我并不推荐太多资料,下面的是我看过的。

线性代数

  • 小白入门:CS229讲义[1]线性代数的本质[2]

  • 夯实基础:MIT线性代数[3]《线性代数及其应用》[4]

  • 论文工具:matrix cookbook[5]矩阵求导术[6]


概率论

  • CS229讲义

  • 《概率论与数理统计》[7]:陈希儒先生的书,概率论部分可读性高,数理统计可以参考《概率导论》[8]

  • 可汗学院统计学[9](我还没有看过,但很多人推荐


凸优化

  • CS229讲义上[10][11]

  • 参考这个回答如何从零开始学习凸优化?[12]


对于需要进一步深入的同学,这里补充一个github上关于机器学习和数学基础的总结,会更系统和全面,供大家参考。
JustFollowUs / Machine-Learning[14]


对于有志于进入人工智能的本科生,这里还有一份斯坦福公开课的加点路线,除了数学、还补充了计算机类的课程。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144951953zhuanlan.zhihu.com



[1] http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf
[2] https://www.bilibili.com/video/av5987715/
[3] https://www.bilibili.com/video/av36568126?from=search&seid=9054773391352490522
[4] https://book.douban.com/subject/1425950/
[5] http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/pubs/3274-full.html
[6] https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748
[7] https://book.douban.com/subject/2201479/
[8] https://book.douban.com/subject/26694188/
[9]http://open.163.com/newview/movie/courseintro?newurl=%2Fspecial%2FKhan%2Fkhstatistics.html
[10] http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf
[11] http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt2.pdf
[12] https://www.zhihu.com/question/68418633/answer/264232350
[13] https://davidrosenberg.github.io/ml2019/#resources 
[14] https://github.com/JustFollowUs/Machine-Learning


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