Partage de ressources | De l'addition, la soustraction, la multiplication et la division à l'apprentissage automatique

livre

Un ensemble de ressources que je suis tombé par hasard : "Iris Book : From Addition, Subtraction, Multiplication, and Division to Machine Learning" . Cet ensemble de livres intègre "Calcul" , "Algèbre linéaire" , "Probabilités et statistiques" , "Problèmes d'optimisation" , "Géométrie" , "Science des données" , "Apprentissage automatique" , etc.

❝

"Préface de l'auteur :" Le but de ma création de cet "atlas" est très simple, donner à chacun une nouvelle motivation pour "apprendre et utiliser les mathématiques" - la science des données et l'apprentissage automatique. Que tout le monde s'intéresse à l'apprentissage des mathématiques, les comprenne, y réfléchisse, soit plus confiant, l'utilise et même ressente la beauté des mathématiques.

Afin de permettre à chacun d'apprendre les mathématiques, d'utiliser les mathématiques et même de tomber amoureux des mathématiques, l'auteur s'est donné beaucoup de mal. Lors de la création de cet ensemble de livres, l'auteur a fait de son mieux pour surmonter les divers inconvénients des manuels de mathématiques traditionnels, afin que chacun puisse être intéressé, compréhensible, pensable, plus confiant et utile lors de l'apprentissage.

À cette fin, la série met en évidence les caractéristiques suivantes dans la création de contenu :

• "Mathématiques + Art" - diagrammes en couleur, visualisation extrême, laissez les idées mathématiques prendre vie sur papier, vives et intéressantes, comprenez en un coup d'œil et améliorez en même temps la pensée des données, l'imagination géométrique et le sens artistique de chacun;

• "Basé sur zéro" - apprenez la programmation Python à partir de zéro, de l'écriture de la première ligne de code à la création d'applications de science des données et d'apprentissage automatique ;

• "Knowledge Network" - brisez les barrières entre les sections de mathématiques, laissez tout le monde voir les liens entre l'arithmétique, l'algèbre, la géométrie, l'algèbre linéaire, le calcul, les statistiques de probabilité et d'autres sections, et tissez un réseau dense de connaissances mathématiques ;

• "Programmation pratique" - apprenez aux gens à pêcher plutôt qu'à pêcher, écrivez des codes avec tout le monde, créez des animations mathématiques et des applications interactives avec Streamlit ;

• "Apprentissage de l'écologie" - Construire une enquête indépendante sur l'environnement écologique d'apprentissage "vidéo de micro-classe + livres papier + livres électroniques + fichiers de code + outils de visualisation + cartes mentales", fournissant diverses ressources d'apprentissage de haute qualité ;

• "Théorie + Pratique" - de l'addition, la soustraction, la multiplication et la division à l'apprentissage automatique, le contenu de la série est arrangé de superficiel à profond, en spirale, en tenant compte à la fois de la théorie et de la pratique ; apprenez les mathématiques tout en apprenant les mathématiques et résolvez problèmes pratiques lors de l'apprentissage des mathématiques.

Bien que ce livre annonce "de l'addition, de la soustraction, de la multiplication et de la division à l'apprentissage automatique", il est recommandé aux lecteurs et amis d'avoir au moins des connaissances en mathématiques de niveau secondaire. Si le lecteur étudie ou a étudié les mathématiques au niveau collégial (calcul, algèbre linéaire, probabilités et statistiques), cet ensemble de livres est plus facile à lire.

❞

Les principales fonctionnalités de cet ensemble de ressources : "diagrammes en couleur + programmation Python + création d'application + micro-classes" .

Le livre est entièrement open source, et Pythonl'adresse de téléchargement PDF des documents et manuscrits :

https://github.com/Visualize-ML/

Il y a 7 tomes dans toute la série :

1. "La programmation n'est pas difficile" Book1_Python-For-Beginners

2. "Beauté Visible" Book2_Beauty-of-Data-Visualization

3. "Éléments de mathématiques" Book3_Elements-of-Mathematics

4. "Puissance matricielle" Book4_Power-of-Matrix

5. "Statistics to Jane" Book5_Essentials-of-Probability-and-Statistics

6. "Data Youdao" Book6_First-Course-in-Data-Science

7. "Machine Learning" Book7_Visualizations-for-Machine-Learning

❝

Dommage que l'auteur n'ait pas encore tout terminé, mais j'ai lu la partie algèbre, qui est facile à comprendre et très adaptée aux débutants. Tout le monde lit les mises à jour, et vous pouvez leur rappeler le moment venu (×).

❞

Voici quelques aperçus du contenu du livre

contenu précédent

1. Réapparition de la carte du SNC | Analyse de l'information biologique | R Drawing Resource Sharing & Discussion Group !

2. Comment dessiner cette image | Un nuage de points un peu compliqué

3. Comment dessiner cette image | Analyse de corrélation Lollipop Chart

4. Lettre étudiante de groupe | Front Immunol | Une routine simple pour le dépistage des marqueurs de diagnostic précoce basés sur le protéome sérique

5. (Tutoriel gratuit + collection de codes) | Suivez Cell pour apprendre la collection de séries de dessins

6. Q&R | Comment dessiner de belles illustrations dans des papiers ?

7. Suivez Cellule pour apprendre à dessiner | Carte Mulberry (ggalluvial)

8. R combat réel | Établissement d'un modèle de régression au lasso et filtrage de variables

9. Suivre NC pour cartographier | Diagramme de réseau d'interaction avancé (protéine + voie d'enrichissement) (Cytoscape)

10. R combat réel | Ajouter un cercle au regroupement (ggunchull)

11. R combat réel | Analyse de séries chronologiques de données NGS (maSigPro)

12. Apprendre à dessiner avec Cell | Diagramme de Venn (ggVennDiagram)

---

Matrice des notes de canoë