Ran*_*ngh 7 math artificial-intelligence data-mining
我学过数学,但很久以前.我已经做了8年的程序员,但是当我开始研究人工智能和数据挖掘的概念时,我发现很难理解这个理论.
现在我浪费了2 - 3年,我一无所获.我需要先了解学习AI和数据挖掘所需的数学概念.
我不知道从哪里开始.你推荐哪些书籍和教程我应该从AI的角度出发.
我应该如何获得使用AI和数据挖掘概念的基本要求.
编辑:我从互联网上获得此列表
矩阵代数:大多数机器学习模型表示为矩阵和向量.像特征向量和奇异值分解这样的概念出现在各处.
贝叶斯统计:概率,贝叶斯规则,常见分布(例如,beta,Dirichlet,Gaussian)等.
多变量微积分:大多数学习技术使用渐变和Hessians作为其核心来拟合参数.(如果你想获得更好的,请研究数值优化.)
信息论:熵,KL分歧等等.这里只是基础知识.
在有限的情况下,更高级别的数学可能是有用的.例如,要了解流形学习,您需要了解几何和拓扑的一些基本概念.偶尔使用抽象代数(例如,参见"期望半环"用于在超图上学习).我会根据需要学习这些,但如果你有机会尽早学习它们就不会受到伤害.
任何人都可以推荐一些这方面的书