2020シリーズのマシンの新しい本を学ぶ - 「機械学習の基礎」PDFのフルバージョン解析

機械学習は、自動処理のための規律プロセスエンジニアリング機械や自動化システムなどの精製のための人間の知識と推論プロセスのゴールキーパーです。機械学習ベースのアプリケーションは、ますます一般的になって、だけでなく、関連するソフトウェアパッケージが使用にますます簡単になっていると、基礎となる技術的な詳細を抽象化し、ユーザが表示されていないが、それは我々が期待するものは自然であるとされA。しかし、それはまた、技術者は機械学習アルゴリズムの限界を認識していない数学的アルゴリズムの基礎を知らないかもしれない、危険をもたらします。

研究者は、それが現在、一連の問題に直面しているアルゴリズムを機械学習の背後にある技術的な詳細を知りたいために、事前の知識の多くは、彼らが知っておく必要があります。

プログラミング言語とデータ分析ツール

大規模なコンピューティングと関連するフレームワーク

数学と統計と機械学習アルゴリズムを構築する方法の知識に基づいています

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大学では、機械学習の入門コースは、それらの基礎をカバーするコースの初期段階であることが多いです。歴史的な理由に、多くの場合、コンピュータサイエンスの教授学科の機械学習コースは、学生が通常の知識の最初の2つのフィールドを受け入れることを学ぶが、学習の少ない数学と統計的な側面。

現在の教科書は、機械学習アルゴリズムと機械学習方法に焦点を当て、そして読者が数学や統計の知識を研究していることを前提としています。したがって、これらの本は、1つのまたは2つの章では、いずれかの付録として、いずれかの本の冒頭で、いくつかの数学的基礎について話しました。私たちは、分散型機械学習数学の基礎を学び、多くの人が理解したい機械学習法の数学的基礎は、彼らが苦労して収集する必要があることがわかりました。大学は学部や大学院のコースを教えた後、我々はそれを必要と高校の数学の間のギャップを見つけ、あまりにも、多くの人々のための標準的な機械学習数学教科書のレベルを読みました。

この本機の基本的な概念を学ぶのハイライト数学的基礎は、機械学習アルゴリズムと数学の基礎知識間の相違を解決することを望んで、一緒にすべての知識を整理します。

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