【资源】机器学习数学全书,1900页PDF下载

2019 年 10 月 17 日 新智元

AI WORLD 2019世界人工智能峰会明日开幕!

【倒计时1天】10月18日,2019中关村论坛平行论坛——AI WORLD 2019世界人工智能峰会将在北京启幕。 峰会由海淀区政府、中关村科学城管委会主办,新智元、海淀园管委会、智源研究院承办。 新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai黄超等重磅嘉宾中关村论剑,重启充满创新活力的AI未来。 新智元还将现场揭晓AI Era创新大奖,并重磅发布AI开放创新平台和献礼新书《智周万物: 人工智能改变中国》 峰会多平台同步直播,敬请期待! 直播链接:
【腾讯科技】
客户端:https://view.inews.qq.com/a/TEC2019101600718500    
PC端:http://v.qq.com/live/p/topic/74606/preview.html
【海淀融媒】
上午场:m.365yg.com/i6748195040323062540/      
下午场:m.365yg.com/i6748216659368184584/
【新浪科技】
http://video.sina.com.cn/l/p/1728577.html




  新智元报道  

编辑:大明

【新智元导读】要搞机器学习离不开数学,本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授Jean Gallier主编的面向机器学习的“数学全书”,内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识,共计1900余页,快来下载收藏吧!新智元 AI 朋友圈与 AI 大咖一起参与讨论吧~

机器学习,特别是深度学习离不开数学,深度学习的算法和模型的搭建,都需要重要的数学工具作为支撑。不管是对机器学习研究人员,还是立志走上机器学习和AI研究之路的学生来说,打好坚实的数学基础是都至关重要的。

 

在现行的主要机器学习教程中,基本上都会在书中最开始给出必要的数学知识,但一般都比较简略,这些教材一般默认读者已经具备了必要的数学知识。

 

对于没有掌握这些知识的读者来说,很多人需要去学习巩固,甚至在某些学科上从零开始学习。机器学习涉及到的数学学科背景知识比较广泛,除了必须掌握的线性代数、概率统计之外,还需要拓扑学、微积分、最优化理论等学科知识。

 


宾夕法尼亚大学计算机和信息学教授Jean Gallier就与他人合作编撰了一部“面向计算机和机器学习的数学全书”。这着实是本大部头,全书共计1900多页,涵盖了机器学习和深度学习相关的多个数学学科,包括线性代数,拓扑学、微分计算和最优化理论等。这本书的PDF电子版现已放出,需要的读者可以免费下载。


下载链接:

https://www.cis.upenn.edu/~jean/math-deep.pdf

 

全书共分九大部分(不包括附录),共1900余页。以下结合总目录,对本书章节内容进行简要介绍:

 

第一部分:线性代数。本部分篇幅最长,共23章,750余页


第二部分:线性与射影几何,共3章,170余页。



第三部分:双线性形式几何,共3章,约100页



第四部分:Algebra: PID’s, UFD’s, NoetherianRings, Tensors, Modules over a PID, Normal Forms,共7章,约280页


第五部分:拓扑学和微积分,共3章,约130页


第六部分:最优化理论初步,共4章,约60页


第七部分:线性优化,共4章,约100页

第八部分:非线性优化,共5章,约250页


第九部分:机器学习应用,共3章,约100页


第十部分:附录,共2章,约30页

 

本书内容全面,讲解详细,有需要的读者可作为工具书使用,确实,它的页数也确实相当于一本大型工具书了。

 

下载链接:

https://www.cis.upenn.edu/~jean/math-deep.pdf

登录查看更多
16

相关内容

数学是关于数量、结构、变化等主题的探索。
【经典书】机器学习:贝叶斯和优化方法,1075页pdf
专知会员服务
404+阅读 · 2020年6月8日
最新《自动微分手册》77页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年6月6日
干货书《数据科学数学系基础》2020最新版,266页pdf
专知会员服务
319+阅读 · 2020年3月23日
机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
340+阅读 · 2020年3月15日
【电子书】机器学习实战(Machine Learning in Action),附PDF
专知会员服务
126+阅读 · 2019年11月25日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
421页《机器学习数学基础》最新2019版PDF下载
计算机和数学研究生学习生存手册
专知
12+阅读 · 2019年2月23日
【资源】这本开放书籍帮你扫清通往ML的数学绊脚石
机器学习算法与Python学习
56+阅读 · 2018年10月28日
搞人工智能必备“数学库”
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2017年11月20日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】机器学习:贝叶斯和优化方法,1075页pdf
专知会员服务
404+阅读 · 2020年6月8日
最新《自动微分手册》77页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年6月6日
干货书《数据科学数学系基础》2020最新版,266页pdf
专知会员服务
319+阅读 · 2020年3月23日
机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
340+阅读 · 2020年3月15日
【电子书】机器学习实战(Machine Learning in Action),附PDF
专知会员服务
126+阅读 · 2019年11月25日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员