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机器学习的数学基础材料

一、机器学习的数学基础

0.basic,这个是从大学教材里搜集的机器学习数学基础资料,分为高等数学,线性代数、概率论与数理统计三部分。主要内容是以前考研考博时候的数学笔记,难度应该在本科3年级左右。

数据科学需要一定的数学基础,但仅仅做应用的话,如果时间不多,不用学太深,了解基本公式即可,遇到问题再查吧。

二、斯坦福大学CS229机器学习课程复习材料

1.CS229文件夹的材料斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料的翻译版本,原始文件下载

翻译:黄海广 备注:请关注github的更新,近期将更新完。

文件介绍:

1.CS229线性代数(翻译完毕)

github内容是方便用户学习研究使用,请勿用于商业目的。

如果需要引用这个Repo:

格式: fengdu78, Data-Science-Notes, (2019), GitHub repository, https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes