本人計科專業即將大四,已經找好了研究生導師,做機器學習方向。導師給我推薦了西瓜書自學,可是讀了幾天覺得很吃力,尤其是線性模型這部分,看著一堆數學公式覺得很頭大,請問各位大佬有沒有好的入門方法,以及我應該學哪些數學基礎知識?


奉上博士AI系列筆記之~西瓜書《機器學習》手推筆記,希望對你有所幫助,歡迎關注和點贊支持!!!

導讀:本筆記是博士AI系列筆記,本文帶來的是《機器學習》前三章筆記

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計算機視覺聯盟:博士大佬~周志華《機器學習》西瓜書手推筆記正式開源?

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本內容同步更新至Github上:

Sophia-11/Machine-Learning-Notes?

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請回顧第一章和第二章內容:

第一章 緒論

http://weixin.qq.com/r/Bi93b1PEkA7vrRcM93oU (二維碼自動識別)

第二章 模型評估與選擇

第三章 線性模型

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https://github.com/Sophia-11/Machine-Learning-Notes/blob/master/README.md?

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同在讀西瓜書,感覺好難,看不懂,上網上搜了搜。

轉自周志華老師微博

某推薦的讀法: 沒基礎的讀者從頭囫圇讀,建議最好不超過兩月,讀不懂的跳過去。給讀者搭建不偏學派的整體框架,建骨骼,是本書第一層用處。然後建議找別的材料讀,長肉,這樣的讀物常見。再回來讀本書,或許會發覺好多東西原來那麼簡單,這是提筋節,本書的第二層用處。再去別處學,全面積累,到一定時候回來或許能有點豁然貫通感,通經絡,是第三層用處。寫的時候就是沖著這去的,希望出一本有助不同層次讀者的耐讀之書。有讀者體會了,作者就算沒白下功夫。

純自學第一遍讀最好不超過兩月,讀不懂的跳過去,不求甚解。對一個發展迅速、知識尚未固化、外延極廣的學科,先搭建大體框架要緊,開頭不要試圖弄懂所有細節。否則要麼兩年下來仍懵懵懂懂,要麼對少量內容有了解、其他無知,失去進一步學習中觸類旁通的機會。像畫油畫一樣,一層層往上刷,後面再細琢


瀉藥

讓我覺得這10多年來,除了有限的幾個高校外,中國計算機科學專業培養上還是一如既往的差。。。差。。。差。。。。。

以上


新手入門不要學什麼西瓜書。要麼找個國外的書,知乎上一堆建議的。要麼對著西瓜書的目錄搜博客,博客講的比較直白,「廢話」多,好處是「廢話」容易理解


因為西瓜書完全就是一窩蜂的追捧起來的。

這不能說是一本書,更像是一本課堂講義集,也就是說不適合自學,需要邊聽老師上課,邊學。

最後,還要說一下中國教科書以及其他書籍的通病,那就是覺得讀者什麼都會,基礎完全打好了。這就很蠢,國外的書是把讀者當小學生,為讀者考慮,比如花書,第一部分講了很多數學基礎,至少後面突然出現一個公式,你不會一臉懵逼。


很正常,本人數學系,我覺得裡面的推導不嚴謹的很多,很多符號也沒給出定義,邏輯上感覺好多也不順暢,有些地方在強行解釋。。。


因為真的難,尤其是很多東西莫名其妙跳出來了,搞的你暈頭轉向,而且新知識點一大堆,很容易棄。建議你學懂了,再回來看這書,會發現講的真好真全……所以……看別的去吧


不會吧,西瓜書用的基本的微積分和線性代數的內容啊。大四按理說看起來應該不費勁。


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