有關機器學習的線性代數(shù)基礎學習資料都有哪些？數(shù)學是機器學習的基礎。斯坦福大學教授StephenBoyd同盟加州大學洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版社出版了一本基礎數(shù)學書籍，從向

有關機器學習的線性代數(shù)基礎學習資料都有哪些？

數(shù)學是機器學習的基礎。斯坦福大學教授StephenBoyd同盟加州大學洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版社出版了一本基礎數(shù)學書籍，從向量到最小二乘法，分三部分并且回答并配以輔助資料。此外，這本書也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學出版社出版（愿意網(wǎng)絡公開）。

項目地址：~boyd/vmls/

這一本書的資料應該比較比較資料齊全的，除了本身473頁的教材，還有一個另一本178頁的對應代碼講解。當然了要是讀者只需要清楚數(shù)學部分的話，代碼部分是不要了解的。只不過如果沒有也很查哈線性代數(shù)的應用，肯定就需要閱讀這些基礎代碼，并麻煩你可以學學Julia語言了。最后，這一本書還提供了填寫的課程PPT，讀者也是可以把它們充當輔助資料。

書籍簡介

這本書旨在增進介紹向量、矩陣和最小二乘方法等應用線性代數(shù)的基礎內(nèi)容，它的目標是為只有很少很少或根本沒有線性代數(shù)基礎的初學者提供給入門方法，包括線性代數(shù)的基本思想在內(nèi)在數(shù)據(jù)科學和機器學習等領域的應用方法。

但讀者那就要熟得不能再熟像是的數(shù)學符號，因此在一些地方也會會用到微積分，但它們根本不起關鍵是作用，因此基本以前學過高數(shù)就應該差不多了。這本書包含了很多現(xiàn)代概率論與統(tǒng)計學所討論的話題，比如使用數(shù)學模型擬合數(shù)據(jù)等，但讀者不一定會需要這其次的背景知識。

這本書比就像的應用線性代數(shù)課本要有更少的數(shù)學成分，只會具體一點可以介紹基本線性代數(shù)、線性獨立性等理論概念，這些QR因式分解這一計算工具。而這書書討論到的大多數(shù)機器學習等方面的應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)的是應用形式，即依賴性太強于少量基本是數(shù)學概念和方法，而瞬間覆蓋大多數(shù)應用。不過這書書所顯現(xiàn)出的數(shù)學是求完整的，只不過它會細細的看相關證明每一個數(shù)學聲明。然而，與大多數(shù)推薦性的線性代數(shù)課本兩者相比，這本書請看了許多實際應用。以及一些大多被懷疑是中級主題的應用，如文檔分類、狀態(tài)肯定和投資組合優(yōu)化等。

這本書根本不不需要任何計算機編程的知識，而是可以充當比較傳統(tǒng)的教學課程，我們只是需要泛讀對應章節(jié)并成功一些不牽涉到數(shù)值計算的練習題就行了。但他，這種方并肯定不能使我們已經(jīng)再理解這本書，而也能夠得到實際鍛煉，或者我們可以不可以使用這本書的觀點與方法形成完整一個基于組件數(shù)據(jù)的預測模型、可以提高圖像數(shù)據(jù)或優(yōu)化軟件投資組合等。與此同時計算力的不斷地增長的速度，這些NumPy等又高效向量計算庫的發(fā)展，這本書中的描述的方法也可以快的地應用方法到實踐中。但讀者還也可以不使用Python等編程語言再練習差別的項目而補充學習資源，只有建議使用真實數(shù)據(jù)壘建應用到才能清晰地地解釋理論思想。本書需要提供了一些不需要數(shù)值計算的練習題，且數(shù)據(jù)文件與編程語言的資源都可免費額外。

這本書要注意分成三類三部分。第一部分詳細介紹了向量及各種向量運算和函數(shù)，或者加法、向量內(nèi)積、距離和角度等。本書還展示更多了如何導入向量表示文檔中的詞數(shù)、時間序列、目標屬性、產(chǎn)品規(guī)格、音頻數(shù)據(jù)和圖像等。第二部分宛如前一部分重點關注矩陣的概念與應用，除了矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分推薦了最小二乘法，它不僅展示更多了如何簡單而恐怕地類似求大神解答一個超定方程組，另外另外一些可應用形式到很多方法的最小二乘存儲知識。

該書還可應用于自學，并輔以大俠幫幫忙提供的資料，的或下面這份470頁的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

聽從設計，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節(jié)和簡單的例子，第三部分有更多低級的例子和應用。對于僅有很少線性代數(shù)基礎或根本不是沒有的讀者而言，課程是可以側重于于第一部分和第二部分，但是僅簡單清楚一些更初級的應用。而清楚背景知識的讀者也可以急速過一遍前面兩部分，并將上重點放在旁邊最后的應用部分上。

之外線性代數(shù)等數(shù)學基礎，這本書還推薦了很多機器學習應用，包括比較流行的K均值聚類等。而這些機器學習算法通常都能介紹了數(shù)學表現(xiàn)形式和偽算法，的確比較復雜具體詳細的代碼，讀者可至于查看這本書的配套代碼實現(xiàn)程序。這本書可以提供的了基于Julia語言的配套代碼！

下面我們將簡要回顧聚類這一方面課本內(nèi)容與不對應的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，它的目標函數(shù)可以簡單的地定義法為各樣本到隨機聚類中心的距離和。如果不是這個距離和太大，那你歸一化的效果就都不好，我們會如果能最優(yōu)化算法小化這個距離。在這本書中，距離也可以定義法為：

而K均值聚類會更形象地利用圖像展示聚類效果，下圖可以展示了K均值聚類迭代一次的更新過程：

而這一更新過程會有對應的為代碼：

除開這些基礎內(nèi)容外，這本書還會展示很多可視化內(nèi)容以解決表述理論知識，例如展示更多了終于聚類結果的圖4.4和展示了損失函數(shù)下降趨勢的圖4.5：

其實，K均值聚類還提供給了對應Julia實現(xiàn)，不勝感激展示了基于該算法的代碼，讀者在去學習這本書的同時又能幫學些Julia語言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]anyiof1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

有關機器學習的線性代數(shù)基礎學習資料都有哪些？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)forj1:k]

assignment[rand(1:k)afteriinto1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[ianyi1:Nifassignment[i]j]

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

end

fori1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])anyj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration

除了語音識別之外，機器學習可以實現(xiàn)語音的分類嗎？

手機上的輸入文字的功能，用過的一個非常好帶的語音識別輸入文字的軟件。

不能操作的方法也可以聽從下面的步驟方法來并且裝換，簡單點好用，快的就都能夠成功要的文字輸入哦。

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