北京免费网站建站模板,四川建设厅电话网站,安徽建筑工程信息网查询,翻译网站建设文章转载自公众号 机器学习初学者 #xff0c; 作者 机器学习初学者Stanford cs229 manchine learning课程#xff0c;相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导#xff0c;课程全英文#xff0c;基础材料部分还没有翻译。这个基础材料主要分为线性代数和概…文章转载自公众号 机器学习初学者 作者 机器学习初学者Stanford cs229 manchine learning课程相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导课程全英文基础材料部分还没有翻译。这个基础材料主要分为线性代数和概率论而且针对机器学习课程做了优化非常适合学习。我已经翻译完线性代数部分放在github提供下载。(黄海广)本文是斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料的中文翻译翻译黄海广 机器学习需要一定的数学基础机器学习从业者数学基础不扎实只会用一些工具和框架只会调参和用一些套路相当于某些武术家只会花拳绣腿外行人觉得很厉害但实战起来一定是鼻青脸肿。原始文件下载(http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-linalg.pdf)Stanford cs229 manchine learning课程相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导课程全英文已经有人翻译了课程的内容(https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN)但是基础材料部分还没有翻译。基础材料主要分为线性代数和概率论而且针对机器学习课程做了优化非常适合学习。我已经翻译完线性代数部分放在我的数据科学的github提供下载https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math/1.CS229文件目录1. 基础概念和符号1.1 基本符号2.矩阵乘法2.1 向量-向量乘法2.2 矩阵-向量乘法2.3 矩阵-矩阵乘法3 运算和属性3.1 单位矩阵和对角矩阵3.2 转置3.3 对称矩阵3.4 矩阵的迹3.5 范数3.6 线性相关性和秩3.7 方阵的逆3.8 正交阵3.9 矩阵的值域和零空间3.10 行列式3.11 二次型和半正定矩阵3.12 特征值和特征向量3.13 对称矩阵的特征值和特征向量4.矩阵微积分4.1 梯度4.2 黑塞矩阵4.3 二次函数和线性函数的梯度和黑塞矩阵4.4 最小二乘法4.5 行列式的梯度4.6 特征值优化文件分为markdown版本和pdf版本文件内容截图原始课程文件翻译版本线性代数已经翻译完毕后面的概率论部分还在翻译中请关注github的更新近期将更新完。本人水平有限翻译并不完美。欢迎大家提交PR对语言进行润色。你不是一个人在战斗可以在我的数据科学的github提供下载https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math/1.CS229
