有關機器學習的線性代數基礎學習資料都有哪些？數學是機器學習的基礎。斯坦福大學教授StephenBoyd組織加州大學洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書了一本基礎數學書籍，從向量到

有關機器學習的線性代數基礎學習資料都有哪些？

數學是機器學習的基礎。斯坦福大學教授StephenBoyd組織加州大學洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版書了一本基礎數學書籍，從向量到最小二乘法，分三部分參與講解并配以輔助資料。再者，這本書也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學出版社出版（容許網絡為了公開）。

項目地址：~boyd/vmls/

這一本書的資料那就比較品種齊全的，除開本身473頁的教材，另外另一本178頁的對應代碼講解。肯定假如讀者只是需要知道一點數學部分的話，代碼部分是不必須所了解的。可是假如比較比較打聽一下線性代數的應用，可能就是需要閱讀這些基礎代碼，并順道兒可以學學Julia語言了。結果，這一本書還能提供了填寫的課程PPT，讀者也這個可以把它們以及輔助資料。

書籍簡介

這本書旨在倡導可以介紹向量、矩陣和最小二乘方法等應用線性代數的基礎內容，它的目標是為只有大多或根本就不可能沒有線性代數基礎的初學者能提供入門方法，和線性代數的基本思想包括在數據科學和機器學習等領域的應用方法。

但讀者肯定必須熟得不能再熟就像的數學符號，因此在一些地方也會應用微積分，但它們卻不是起關鍵作用，并且大部分以前學過高數就差不多吧了。這本書中有了很多民間概率論與統計學所商討的話題，.例如使用數學模型擬合數據等，但讀者不一定必須這其次的背景知識。

這本書比好象的應用線性代數課本要有更少的數學成分，只會具體一點可以介紹基本是線性代數、線性獨立性等理論概念，在內QR因式分解這一計算工具。而這本書繼續討論的大多數機器學習等方面的應用只會使用一種方法，即最小二乘法非盈利組織會計擴展。在某種意義下，該書更特別強調的是應用，即依戀于少量基本都數學概念和方法，而完全覆蓋大多數應用。只不過那一本書所呈的數學是求全部的，畢竟它會仔細可以證明每一個數學聲明。但，與大多數詳細介紹性的線性代數課本兩者相比，這本書具體解釋了許多實際應用。包括一些常見被以為是低級主題的應用，如文檔分類、狀態估計也和投資組合優化等。

這本書當然不是需要任何計算機編程的知識，因此也可以另外現代的教學課程，我們只不需要泛讀對應章節并成功一些不涉及數值計算的練習題就行了。但他，這種方并沒法使我們全部解釋這本書，同樣的也得不到不好算鍛煉，或者我們可以不不使用這本書的觀點與方法構建一個基于數據的預測模型、增加圖像數據或360優化投資組合等。緊接著計算力的不斷再增長，包括NumPy等高效安全稀疏矩陣庫的發展，這本書中的描述的方法這個可以快的地應用到到實踐中。但讀者還是可以使用Python等編程語言天天練習有所不同的項目而補充學習資源，只能不使用神秘數據搭建中應用形式才能清晰地地解釋理論思想。本書可以提供了一些要數值計算的練習題，且數據文件與編程語言的資源都可大俠幫幫忙額外。

這本書主要注意分成三類三部分。第一部分可以介紹了向量及各種向量運算和函數，.例如加法、向量內積、距離和角度等。本書還展示了怎用向量表示文檔中的詞數、時間序列、目標屬性、產品規格、音頻數據和圖像等。第二部分好似前一部分重點關注矩陣的概念與應用，包括矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分能介紹了最小二乘法，它不僅僅展示了如何很簡單而恐怕地像的求解答一個超定方程組，同時有一些可應用到到很多方法的最小二乘儲存知識。

該書還可主要用于自學，并輔以免費需要提供的資料，的或下面這份470頁的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

遵循設計，本書的進度會逐漸快速，也就是說第一部分和第二部分有許多細節和簡單的例子，第三部分有更多中級的例子和應用。對于只有很少線性代數基礎或根本就不可能也沒的讀者而言，課程也可以側重點不同于第一部分和第二部分，但是僅簡單點清楚一些更低級的應用。而熟得不能再熟背景知識的讀者可以迅速過一遍前面兩部分，并將重要放到到最后的應用部分上。

以外線性代數等數學基礎，這本書還介紹了很多機器學習應用，以及比較流行的K均值聚類等。而這些機器學習算法通常都介紹了數學表現形式和偽算法，的確不屬于具體看的代碼，讀者可同時查找這本書的配套代碼實現程序。這本書需要提供的了基于條件Julia語言的配套代碼！

下面我們將重點介紹聚類這另外一方面課本內容與隨機的Julia代碼。聚類也就是說將同類的無監督數據聚在一起，它的目標函數可以不簡單的地定義為各樣本到不對應聚類中心的距離和。如果不是這個距離和相當大，那就聚類的效果就不好，我們會希望是從最優化算法游戲窗口化這個距離。在這本書中，距離可以定義為：

而K均值聚類會更人的形象地依靠圖像展示聚類效果，下圖展示了K均值聚類迭代一次的更新過程：

而這一更新過程會有填寫的為代碼：

除此之外這些基礎內容外，這本書還會展示很多可視化內容以解決明白理論知識，例如展示了到最后聚類結果的圖4.4和展示展示了損失函數下降趨勢的圖4.5：

其實，K均值聚類還可以提供了按Julia實現程序，不勝感激展示了利用該算法的代碼，讀者在怎么學習這本書的同時也能幫學學Julia語言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]whileiacross1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

有關機器學習的線性代數基礎學習資料都有哪些？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)afterj1:k]

assignment[rand(1:k)anyiof1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[iafteri1:Nifassignment[i]j]

reps[j]sum(X[group])/length(group)

end

fori1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])afterj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration

在我學會了一門編程語言后，如何快速學會其他語言？

充當一名IT從業者，同時也一名教育工作者，我來解釋一下這個問題。

首先，對此早掌握一門編程語言的人來說，要想飛速完全掌握其他編程語言，最便捷的那就是邊用邊學，很多程序員在工作過程中都必須能夠掌握含有完全不同的編程語言，而通過開發項目來驅動學習是比較好的學習。

編程語言雖然在語法結構上會極大區別，只不過在大的編程思想上應該具高一定會關聯性的，因為在具備一門編程語言的基礎之后，再去學習其他編程語言也會更容易不少，聽從歷史經驗來看，也可以就開發案例并且學習。通常情況下，程序員在外界一門新的編程語言時，而不一周左右就可以開始使用了，然后就也可以在旁邊建議使用不停地學習。當然了，開發環境對于學習一門編程語言也有比較好主動積極的意義，如果不是可以與有經驗的程序員聯系，也會獲得很多幫助。

差別的編程語言有有所不同的使用，在學習的過程中要繼續重點關注這些可以使用，諸如JavaWeb開發都很依賴性太強于模式和框架的支撐，因此手中掌握這些開發模式和框架（Spring系列），基本都就能完成一些旗下任務了。Python語言也很感情依賴于各種開發庫的支撐，諸如需要Python接受數據分析時就不需要掌握Numpy、Scipy、matplotlib等庫。來講，自學一門編程語言要繼續重點關注其應用，另外要擅于按結構各種工具。

后來，目前在產業互聯網的推動下，開發環境正不等于平臺化，此時編程語言大量會參與于該如何設計和實現平臺來成功資源整合，所以才肯定看重技術平臺對于編程語言的影響。目前是可以需要重點關注看看云計算平臺、物聯網平臺和人工智能平臺，一部分平臺相對于編程語言的應用也有一些某一特定的規則。

我從事外貿互聯網行業十年，目前也在帶計算機專業的研究生，比較多的研究方向集中在一起在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，很有興趣朋友也可以打聽一下我，相信當然會極大。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或則是考研方面的問題，都也可以在評論區留言，也可以私聊我！