机器学习哪个算法最简单 有关机器学习的线性代数基础学习资料都有哪些？
有关机器学习的线性代数基础学习资料都有哪些？
数学是机器学习的基础。斯坦福大学教授StephenBoyd同盟加州大学洛杉矶分校的LievenVandenberghe教授出版社出版了一本基础数学书籍，从向量到最小二乘法，分三部分并且回答并配以辅助资料。此外，这本书也斯坦福EE103课程、UCLAEE133A课程的教材，由剑桥大学出版社出版（愿意网络公开）。
项目地址：~boyd/vmls/
这一本书的资料应该比较比较资料齐全的，除了本身473页的教材，还有一个另一本178页的对应代码讲解。当然了要是读者只需要清楚数学部分的话，代码部分是不要了解的。只不过如果没有也很查哈线性代数的应用，肯定就需要阅读这些基础代码，并麻烦你可以学学Julia语言了。最后，这一本书还提供了填写的课程PPT，读者也是可以把它们充当辅助资料。
书籍简介
这本书旨在增进介绍向量、矩阵和最小二乘方法等应用线性代数的基础内容，它的目标是为只有很少很少或根本没有线性代数基础的初学者提供给入门方法，包括线性代数的基本思想在内在数据科学和机器学习等领域的应用方法。
但读者那就要熟得不能再熟像是的数学符号，因此在一些地方也会会用到微积分，但它们根本不起关键是作用，因此基本以前学过高数就应该差不多了。这本书包含了很多现代概率论与统计学所讨论的话题，比如使用数学模型拟合数据等，但读者不一定会需要这其次的背景知识。
这本书比就像的应用线性代数课本要有更少的数学成分，只会具体一点可以介绍基本线性代数、线性独立性等理论概念，这些QR因式分解这一计算工具。而这书书讨论到的大多数机器学习等方面的应用只会使用一种方法，即最小二乘法非盈利组织会计扩展。在某种意义下，该书更特别强调的是应用形式，即依赖性太强于少量基本是数学概念和方法，而瞬间覆盖大多数应用。不过这书书所显现出的数学是求完整的，只不过它会细细的看相关证明每一个数学声明。然而，与大多数推荐性的线性代数课本两者相比，这本书请看了许多实际应用。以及一些大多被怀疑是中级主题的应用，如文档分类、状态肯定和投资组合优化等。
这本书根本不不需要任何计算机编程的知识，而是可以充当比较传统的教学课程，我们只是需要泛读对应章节并成功一些不牵涉到数值计算的练习题就行了。但他，这种方并肯定不能使我们已经再理解这本书，而也能够得到实际锻炼，或者我们可以不可以使用这本书的观点与方法形成完整一个基于组件数据的预测模型、可以提高图像数据或优化软件投资组合等。与此同时计算力的不断地增长的速度，这些NumPy等又高效向量计算库的发展，这本书中的描述的方法也可以快的地应用方法到实践中。但读者还也可以不使用Python等编程语言再练习差别的项目而补充学习资源，只有建议使用真实数据垒建应用到才能清晰地地解释理论思想。本书需要提供了一些不需要数值计算的练习题，且数据文件与编程语言的资源都可免费额外。
这本书要注意分成三类三部分。第一部分详细介绍了向量及各种向量运算和函数，或者加法、向量内积、距离和角度等。本书还展示更多了如何导入向量表示文档中的词数、时间序列、目标属性、产品规格、音频数据和图像等。第二部分宛如前一部分重点关注矩阵的概念与应用，除了矩阵的求逆和解线性方程等。第三部分推荐了最小二乘法，它不仅展示更多了如何简单而恐怕地类似求大神解答一个超定方程组，另外另外一些可应用形式到很多方法的最小二乘存储知识。
该书还可应用于自学，并辅以大侠帮帮忙提供的资料，的或下面这份470页的PPT。
地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf
听从设计，本书的进度会逐渐快速，也就是说第一部分和第二部分有许多细节和简单的例子，第三部分有更多低级的例子和应用。对于仅有很少线性代数基础或根本不是没有的读者而言，课程是可以侧重于于第一部分和第二部分，但是仅简单清楚一些更初级的应用。而清楚背景知识的读者也可以急速过一遍前面两部分，并将上重点放在旁边最后的应用部分上。
之外线性代数等数学基础，这本书还推荐了很多机器学习应用，包括比较流行的K均值聚类等。而这些机器学习算法通常都能介绍了数学表现形式和伪算法，的确比较复杂具体详细的代码，读者可至于查看这本书的配套代码实现程序。这本书可以提供的了基于Julia语言的配套代码！
下面我们将简要回顾聚类这一方面课本内容与不对应的Julia代码。聚类也就是说将同类的无监督数据聚在一起，它的目标函数可以简单的地定义法为各样本到随机聚类中心的距离和。如果不是这个距离和太大，那你归一化的效果就都不好，我们会如果能最优化算法小化这个距离。在这本书中，距离也可以定义法为：
而K均值聚类会更形象地利用图像展示聚类效果，下图可以展示了K均值聚类迭代一次的更新过程：
而这一更新过程会有对应的为代码：
除开这些基础内容外，这本书还会展示很多可视化内容以解决表述理论知识，例如展示更多了终于聚类结果的图4.4和展示了损失函数下降趋势的图4.5：
其实，K均值聚类还提供给了对应Julia实现，不胜感激展示了基于该算法的代码，读者在去学习这本书的同时又能帮学些Julia语言。
functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)
ifndims(X)2
X[X[:,i]anyiof1:size(X,2)]
end
Nlength(X)
nlength(X
有关机器学习的线性代数基础学习资料都有哪些？
)distanceszeros(N)
reps[zeros(n)forj1:k]
assignment[rand(1:k)afteriinto1:N]
JpreviousInf
foriter1:maxiters
forj1:k
group[ianyi1:Nifassignment[i]j]
reps[j]sum(X[group])/length(group)
end
fori1:N
(distances[i],assignment[i])
findmin([norm(X[i]-reps[j])anyj1:k])
end
Jnorm(distances)^2/N
println(Iteration
除了语音识别之外，机器学习可以实现语音的分类吗？
手机上的输入文字的功能，用过的一个非常好带的语音识别输入文字的软件。
不能操作的方法也可以听从下面的步骤方法来并且装换，简单点好用，快的就都能够成功要的文字输入哦。
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