the math of intelligence

智力的数学

它是什么？

这是学习机器学习数学所需的资源列表。

如何使用

我已将资源分为几类。

为什么数学在机器学习中很重要？

机器学习数学

观看这段视频，Siraj Raval 解释了构成机器学习的四大数学学科。

高中生智力数学指南：

这份清单旨在为高中生和那些觉得自己的数学有点生疏的人提供服务。这是学习机器学习所需数学的系统方法。

必备知识：

• 学习代数
  • 代数 I - 可汗学院
  • 代数 II - 可汗学院

线性代数：

图书：

• The Manga Guide to Linear Algebra：可能是开始线性代数的最佳书籍。漫画风格使材料易于快速、有趣地翻阅和学习。

• 线性代数入门 - Gilbert Strang：这本书比前一本更详细。吉尔伯特·斯特朗 (Gilbert Strang) 还在 MIT OCW 上开设了 MOOC，其链接位于下面的 MOOC 部分。强烈建议将这本书与 MOOC 一起使用。

• 《线性代数：现代入门》：这本超级昂贵的书可以替代斯特朗的书，有些人觉得“太干”了，因为它很容易阅读和理解，主题组织得非常有逻辑。每章都以一个问题开始，非正式地介绍各节中将讨论的概念。

慕课/视频：

• Essence of Linear Algebra - 3Blue1Brown：这绝对是 Youtube 上最好的线性代数播放列表。

• 线性代数 - 可汗学院：适合可汗学院的粉丝，帮助您快速掌握并运行线性代数。

• 线性代数 - Gilbert Strang（麻省理工学院 OCW）：著名的线性代数课程，由 Gilbert Strang 教授。这可能是最好的线性代数 MOOC。

结石：

图书：

• 微积分漫画指南：再次，为了温和地向您介绍微积分，这本书以非常有趣和喜剧的方式教授微积分。

我不建议阅读更多有关微积分的书籍，因为我们的重点是学习机器学习所需的微积分的非常具体的部分，我们不想获得对微积分的博士水平的理解。

慕课/视频：

• Essence of Calculus - 3Blue1Brown：Grant Sanderson 有一个非常好的播放列表，可以让微积分感觉像是您自己可以发现的东西。

• 微分学 - 可汗学院

• 多变量微积分 - 可汗学院

统计与概率：

慕课：

• 统计与概率

• 概率导论 - 不确定性科学 麻省理工学院

图书：

• 思考统计 - 艾伦唐尼

• 漫画统计指南

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如果您对智力数学非常有信心，这里有一篇适合您的研究论文：

• 深度学习所需的矩阵微积分 - Terence Parr 和 Jeremy Howard
• （打印版）

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我们还创建了该课程的 Trello 看板版本，我们按周对此课程进行划分。

注意：如果您热衷于机器学习和人工智能，并且想帮助构建人工智能数学课程，那么我们非常欢迎您。在 Twitter 上找到我以开始使用它或只是提出拉取请求。