《从零开始 机器学习的数学原理和算法实践》读书笔记思维导图

思维导图PPT模板《从零开始机器学习的数学原理和算法实践》最新版读书笔记，下载可以直接修改算法第章编程读者机器基础代码过程理解怎么回事本质信息数学原理数学综合讲解线性神经网络梯度本书关键字分析思维导图01版权第1章补基础：不怕学不懂微积分第3章补基础：不怕学不懂概率统计内容提要第2章补基础：不怕学不懂线性代数第4章全景图：机器学习路线图目录030502040607第5章数据降维：深入理解PCA的来龙去...第7章搞懂算法：线性回归是怎么回事第9章搞懂算法：决策树是怎么回事第6章凸优化核心过程：真正搞懂梯度下降...第8章搞懂算法：逻辑回归是怎么回事第10章搞懂算法：支持向量机是怎么回事目录0901108010012013第11章搞懂算法：聚类是怎么回事第13章搞懂算法：神经网络是怎么回事第12章搞懂算法：朴素贝叶斯是怎么回事第14章综合实践：模型优化的经验技巧目录015014016内容摘要零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-第13章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；最后，通过第14章的综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习，也适合作为相关专业的学生入门机器学习的参考用书。版权这本书拿来入门机器学习挺好的。内容提要对比而言，后半段的代码相对简单了些，只是调用了，但是很多问题没有涉及到。第1章补基础：不怕学不懂微积分作者的想法很棒值得学习和借鉴，但这个加减乘除这些基础运算符号错误一大堆，可不像是严谨的数学人干的事情[凋谢]。1.1深入理解导数的本质1.2理解多元函数偏导1.3理解微积分1.4泰勒公式太重要了第1章补基础：不怕学不懂微积分第2章补基础：不怕学不懂线性代数快速一览：本想记录些什么作为下次看这本书的导航，发现看目录来得比看我这里的记录更快，所以，直接看目录即可。2.1直观理解向量2.2直观理解矩阵2.3理解线性方程组求解的本质2.4彻底理解最小二乘法的本质2.5直观理解相似矩阵对角化12345第2章补基础：不怕学不懂线性代数第3章补基础：不怕学不懂概率统计虽然还没看完，我要强烈推荐，奈何本人没文化，就硬推。3.1什么是概率3.2搞懂大数定律与中心极限定理3.3理解概率统计中的重要分布3.4理解朴素贝叶斯思想很重要第3章补基础：不怕学不懂概率统计第4章全景图：机器学习路线图仍有不足，算法讲解不够深入，编程那里也是浅尝辄止，差了那么一点意思。4.1通俗讲解机器学习是什么4.2机器学习所需环境介绍4.3跟着例子熟悉机器学习全过程4.4准备数据包括什么第4章全景图：机器学习路线图4.5如何选择算法4.7如何进行性能评估4.6调参优化怎么处理第4章全景图：机器学习路线图第5章数据降维：深入理解PCA的来龙去...这本书懂的人看了觉得浅，不懂的人看了觉得晦涩难懂，不推荐此书。5.1PCA是什么5.2用一个例子来理解PCA过程5.3如何寻找降维矩阵P5.4PCA降维的核心思想5.5面向零基础读者详解PCA降维5.6编程实践：手把手教你写代码010302040506第5章数据降维：深入理解PCA的来龙去...第6章凸优化核心过程：真正搞懂梯度下降...我承认即便是0基础，我依然看得还是云里雾里。6.1通俗讲解凸函数6.3编程实践：手把手教你写代码6.2通俗讲解梯度下降第6章凸优化核心过程：真正搞懂梯度下降...第7章搞懂算法：线性回归是怎么回事不错，还是很好理解的，从本质的角度来讲，和之前学习过的知识行程互补，。7.1什么是线性回归7.2线性回归算法解决什么问题7.3线性回归算法实现过程7.4编程实践：手把手教你写代码第7章搞懂算法：线性回归是怎么回事第8章搞懂算法：逻辑回归是怎么回事是真适合从零开始的非理科生，第一本能顺畅看懂的机器学习教材，大呼作者好妈妈。8.1如何理解逻辑回归8.3编程实践：手把手教你写代码8.2逻辑回归算法实现过程第8章搞懂算法：逻辑回归是怎么回事第9章搞懂算法：决策树是怎么回事9.1典型的决策树是什么样的9.2决策树算法的关键是什么9.3信息、信息量与信息熵9.4信息增益的计算过程9.5剪枝处理是怎么回事9.6编程实践：手把手教你写代码010302040506第9章搞懂算法：决策树是怎么回事第10章搞懂算法：支持向量机是怎么回事10.1SVM有什么用10.3编程实践：手把手教你写代码10.2SVM算法原理和过程是什么第10章搞懂算法：支持向量机是怎么回事第11章搞懂算法：聚类是怎么回事11.1聚类算法介绍11.3编程实践：手把手教你写代码11.2通俗讲解聚类算法过程第11章搞懂算法：聚类是怎么回事第12章搞懂算法：朴素贝叶斯是怎么回事12.1朴素贝叶斯是什么12.3编程实践：手把手教你写代码12.2朴素贝叶斯实现方法第12章搞懂算法：朴素贝叶斯是怎么回事第13章搞懂算法：神经网络是怎么回事13.1从一个具体任务开始：识别数字13.2理解神经元是什么13.3理解典型神经网络多层感知器13.4MLP的代价函数与梯度下降13.5反向传播算法的本质与推导过程13.6编程实践：手把手教你写代码010302040506第13章搞懂算