我之前向大家推荐了许多关于人工智能数学原理与应用的资料，其中包括线性代数、机器学习和深度学习等方面的内容。
交互式线性代数学习网站
今天我将继续向大家推荐一个一站式学习机器学习的绝佳资源：《鸢尾花书：从加减乘除到机器学习》。
https://github.com/Visualize-ML
这本书共分为五册，内容涵盖了编程语言和数学原理等方面。
Book1：Python For Beginners
作为一种动态语言，Python凭借其简洁优雅的语法、丰富的科学计算库以及广泛的开源社区支持,已然成为机器学习领域的首选编程语言。无论是构建模型还是数据预处理,Python为数据科学家提供了简单却强大的工具。它的开源生态系统孕育出了如NumPy、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow等机器学习基石。可以说,Python为机器学习的快速发展做出了巨大贡献,是数据科学家的必备技能。
https://github.com/Visualize-ML/Book1_Python-For-Beginners
Book2：Beauty of Data Visualization
数据可视化是机器学习不可或缺的一环,它使复杂的高维数据通过图表呈现出来,帮助建立模型调参的直觉,发现数据的模式和趋势。良好的可视化可以加速训练过程,诊断问题,提高结果的可解释性。数据科学家应该在数据处理和模型构建的各个阶段都使用数据可视化,以产生更好的分析成果。熟练运用Python数据可视化工具如Matplotlib和Seaborn是每位机器学习从业者的必备技能。
https://github.com/Visualize-ML/Book2_Beauty-of-Data-Visualization
Book3：Elements-of-Mathematics
几何和线性代数是理解机器学习算法的基础,它们为处理高维空间提供了工具。向量空间、矩阵以及变换等线性代数知识广泛应用于机器学习。微积分是优化算法的理论基础,例如梯度下降法等都是微积分的应用。矩阵微积分也被用于研究深度学习中的模型和参数变化。总体来说,掌握几何、线性代数和微积分对学习和应用机器学习算法至关重要。它们为我们理解算法原理提供了深刻的几何观点和数学语言。
https://github.com/Visualize-ML/Book3_Elements-of-Mathematics
Book4：Power of Matrix
矩阵是表达机器学习算法的基础数据结构。作为高维向量的自然推广,矩阵可以表示特征、数据样本以及模型参数等。基于矩阵运算可以高效实现算法,例如利用矩阵积加速线性回归和对抗生成网络训练。此外,矩阵分解被广泛用于降维、推荐系统等领域。还有些算法本质上就是矩阵运算,比如主成分分析。总之,矩阵提供了一种简洁的表达方式,使我们能够避免低效的循环操作,从而大大提升了机器学习算法的性能。掌握矩阵运算是机器学习研究者和从业者的必备能力。
https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix
Book5：Essentials-of-Probability-and-Statistics
概率与统计是机器学习的理论基础和工具。基于概率论建立的生成模型启发了许多机器学习模型的设计。统计学习理论使用概率框架分析算法的泛化能力。基于贝叶斯规则的分类器需要统计知识。还有像评估指标、假设检验、采样分布等都与统计相关。总之,统计学为机器学习提供了可靠的理论指导,使其成为一个深刻的学科而不仅仅是工程实践。掌握概率、统计与随机过程对学习和应用机器学习模型以获得可靠、可解释的结果至关重要。
https://github.com/Visualize-ML/Book5_Essentials-of-Probability-and-Statistics
