mml book.github.io:随书的网页“机器学习的数学” 源码
mml-book.github.io 随书的网页“机器学习的数学” Marc Peter Deisenroth,Aldo Faisal和Cheng Soon Ong版权所有2020。 由剑桥大学出版社出版。 我们正在写一本关于机器学习数学的书,以激励人们学习数学概念。 该书无意涵盖先进的机器学习技术,因为已经有很多书籍这样做。 相反,我们旨在提供必要的数学技能来阅读其他书籍。 我们将本书分为两部分: 数学基础 使用数学基础的示例机器学习算法 我们的目标是使本书尽量简短,因此我们无法涵盖所有内容。 我们还将为本书的第1部分和第2部分的jupyter笔记本提供练习。 笔记本可以实时运行 。 或者直接在Google Colab上尝试 标题 教程笔记本 解决方案 线性回归 主成分分析(PCA) 高斯混合模型(GMM)
文件列表
mml-book_github_io-master.zip
(预估有个30文件)
mml-book.github.io-master
neurips2020
11-lagrange.pdf
5.97MB
09-implicit-diff.pdf
5.89MB
10-adjoint.pdf
6.45MB
05-normalizing-flows.pdf
6.15MB
NeurIPS2020-tutorial-map.png
1.58MB
06-time-series.pdf
8.98MB
07-autodiff.pdf
6.61MB
03-numerical-integration.pdf
7.75MB
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