11 我有兴趣参加有关机器学习的在线课程。就目前而言,我的数学非常基础,而我基本上是在可汗学院从零开始学习数学。在编程方面,我有相当多的经验,并且有很好的整体理解。我的问题是,我需要什么数学技能才能有效地理解和利用机器学习? machine-learning — 列维 source 我也开始了这门课程。自从我做过数学以来已经有一段时间了。关于线性代数的过程中有一个可选的位。它的解释相当好,但是这种表达方式可能会有些混乱。您可以倒带视频,这很有帮助。 — wobbily_col 2014年
7 该课程是专门为没有“太多”数学背景的人们设计的。当然,“很多”是一个相对术语。在这种情况下,这意味着“了解微积分是有帮助的,但不是必需的”。该课程的确使用了微积分的一些结果,但是您可以自己回答测验并完成程序,而无需自己了解微积分。您只是不知道您必须实现的某些公式的来源。 您绝对需要熟悉基本的线性代数(操纵向量和矩阵)并使用对数和指数函数。 — 查尔斯·格兰特 source
7 如果您希望事情变得“简单”,则需要通过特征向量来了解线性代数。也是一个很好的统计背景,尤其着重于回归,聚类和贝叶斯定理。了解有关渐变的知识也不会受到伤害。与任何CS一样,图论也很有用。 显然,本课程仅需具备最基本的先决条件,但无论如何,我建议您事先对基础材料进行全面的了解。 — 世界工程师 source 微积分或线性代数是否涵盖了“梯度下降”? — 点击Upvote 2015年 从技术上讲,两者都可以,但它们通常是微积分或“ CS算术”课程的一部分。 — 世界工程师