🚼📚《机器学习数学基础(Python语言实现)》:用Python解锁机器学习的数学奥秘!💡

学习笔记

你是否曾在机器学习的数学门槛前望而却步?🤔《机器学习数学基础(Python语言实现)》这本书,将带你跨越理论与实践的鸿沟,用Python语言轻松解锁机器学习的数学奥秘!

一、内容概览✨

本书由资深编程教育者齐伟(老齐)撰写,电子工业出版社精心打造,是博文视点AI系列的精品之作。全书448页,定价109元,ISBN号为9787121428197,2022年3月出版。它不仅系统阐述了机器学习的数学基础知识,更侧重于数学知识在机器学习算法中的应用和实现方法。

二、重点内容⚡️

  1. 线性代数:介绍机器学习中的向量、矩阵运算及其在算法中的作用。
  2. 概率论:探讨概率分布、期望、方差等概念及其在模型评估中的应用。
  3. 微积分:讲解导数、梯度、链式法则等微积分工具在优化算法中的重要性。
  4. 数值优化:分析梯度下降法、牛顿法等优化技术在机器学习中的应用。
  5. 统计学:讨论统计检验、置信区间等统计方法在数据分析中的作用。
  6. 信息论:阐释熵、互信息等概念在特征选择和模型评估中的重要性。

三、金句分享📕

  1. “数学是机器学习的灵魂,Python是实现这一灵魂的工具。” —— 将数学与编程紧密结合,强调了Python在实现机器学习算法中的关键作用。
  2. “理解算法背后的数学原理,是成为一名优秀数据科学家的必经之路。” —— 强调了数学对于深入理解机器学习算法的重要性。

四、心得体会😎

  1. 实用性强:书中的数学知识与机器学习算法紧密结合,易于理解和应用。
  2. 编程实践:通过Python代码实现数学概念,加深了对算法的理解和记忆。
  3. 深入浅出:作者用通俗易懂的语言解释复杂的数学理论,适合初学者。
  4. 案例丰富:书中提供了丰富的实例,帮助读者更好地理解数学在实际问题中的应用。
  5. 结构清晰:内容组织条理清晰,逻辑性强,便于读者按部就班地学习。
  6. 互动性强:鼓励读者动手实践,通过编程加深对数学知识的理解。

五、编程面试题🚼

  1. 问题:如何使用梯度下降法优化一个简单的线性回归模型?
  2. 答题思路:首先介绍梯度下降法的基本原理,然后展示如何计算损失函数的梯度,最后通过迭代调整模型参数来最小化损失函数。
  3. 问题:解释一下朴素贝叶斯分类器中的条件概率和先验概率,并给出一个Python实现的示例。
  4. 答题思路:先解释条件概率和先验概率在朴素贝叶斯分类器中的作用,然后提供一个简单的Python代码示例,展示如何使用这些概念进行分类。

六、同类书籍介绍💖

  1. 《Python数据科学手册》:这本书详细介绍了使用Python进行数据分析的各种工具和技术,适合想要深入数据科学领域的读者。内容丰富,案例实用,是数据科学入门的佳作。
  2. 《深度学习》:由深度学习领域的领军人物Ian Goodfellow和Yoshua Bengio撰写,系统介绍了深度学习的理论基础和实践应用。深入浅出,理论与实践并重,是深度学习领域的经典之作。
  3. 《Python机器学习》:这本书以Python为工具,全面介绍了机器学习的各种算法和应用场景。语言通俗易懂,案例丰富,适合有一定Python基础的读者学习机器学习。

    通过阅读《机器学习数学基础(Python语言实现)》,你将能够更好地理解机器学习背后的数学原理,并将这些知识应用于实际的编程实践中。🚀

    书籍信息

    书名: 机器学习数学基础(Python语言实现)
    作者: 齐伟
    出版社: 电子工业出版社
    出版年: 2022-3
    页数: 448
    定价: 109
    丛书: 博文视点AI系列
    ISBN: 9787121428197

    机器学习数学基础(Python语言实现)

    内容简介

    《机器学习数学基础》系统地阐述机器学习的数学基础知识,但并非大学数学教材的翻版,而是以机器学习算法为依据,选取数学知识,并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等,侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以,书中将使用开发者喜欢的编程语言(Python)来实现各种数学计算,并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。
    《机器学习数学基础》从读者需求角度出发,非常适合作为开发者和学习者的参考用书,也可作为高校相关专业的教材。

    机器学习数学基础(Python语言实现)

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    机器学习数学基础(Python语言实现)

    机器学习数学基础(Python语言实现)

    作者简介

    齐伟,江湖名号老齐,已在代码世界耕耘多年,并先后出版了《跟老齐学Python:轻松入门》《跟老齐学Python:Django实战》《跟老齐学Python:数据分析》《Python大学实用教程》《数据准备和特征工程》等图书。

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      来源:学习笔记
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