numpy编程入门教程菜鸟 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组织加州大学洛杉矶分校的LievenVandenberghe教授出版书了一本基础数学书籍，从向量到最小二乘法，分三部分参与讲解并配以辅助资料。再者，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（容许网络为了公开）。
项目地址：~boyd/vmls/
这一本书的资料那就比较品种齐全的，除开本身473页的教材，另外另一本178页的对应代码讲解。肯定假如读者只是需要知道一点数学部分的话，代码部分是不必须所了解的。可是假如比较比较打听一下线性代数的应用，可能就是需要阅读这些基础代码，并顺道儿可以学学Julia语言了。结果，这一本书还能提供了填写的课程PPT，读者也这个可以把它们以及辅助资料。
书籍简介
这本书旨在倡导可以介绍向量、矩阵和最小二乘方法等应用线性代数的基础内容，它的目标是为只有大多或根本就不可能没有线性代数基础的初学者能提供入门方法，和线性代数的基本思想包括在数据科学和机器学习等领域的应用方法。
但读者肯定必须熟得不能再熟就像的数学符号，因此在一些地方也会应用微积分，但它们却不是起关键作用，并且大部分以前学过高数就差不多吧了。这本书中有了很多民间概率论与统计学所商讨的话题，.例如使用数学模型拟合数据等，但读者不一定必须这其次的背景知识。
这本书比好象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是线性代数、线性独立性等理论概念，在内QR因式分解这一计算工具。而这本书继续讨论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，即依恋于少量基本都数学概念和方法，而完全覆盖大多数应用。只不过那一本书所呈的数学是求全部的，毕竟它会仔细可以证明每一个数学声明。但，与大多数详细介绍性的线性代数课本两者相比，这本书具体解释了许多实际应用。包括一些常见被以为是低级主题的应用，如文档分类、状态估计也和投资组合优化等。
这本书当然不是需要任何计算机编程的知识，因此也可以另外现代的教学课程，我们只不需要泛读对应章节并成功一些不涉及数值计算的练习题就行了。但他，这种方并没法使我们全部解释这本书，同样的也得不到不好算锻炼，或者我们可以不不使用这本书的观点与方法构建一个基于数据的预测模型、增加图像数据或360优化投资组合等。紧接着计算力的不断再增长，包括NumPy等高效安全稀疏矩阵库的发展，这本书中的描述的方法这个可以快的地应用到到实践中。但读者还是可以使用Python等编程语言天天练习有所不同的项目而补充学习资源，只能不使用神秘数据搭建中应用形式才能清晰地地解释理论思想。本书可以提供了一些要数值计算的练习题，且数据文件与编程语言的资源都可大侠帮帮忙额外。
这本书主要注意分成三类三部分。第一部分可以介绍了向量及各种向量运算和函数，.例如加法、向量内积、距离和角度等。本书还展示了怎用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。第二部分好似前一部分重点关注矩阵的概念与应用，包括矩阵的求逆和解线性方程等。第三部分能介绍了最小二乘法，它不仅仅展示了如何很简单而恐怕地像的求解答一个超定方程组，同时有一些可应用到到很多方法的最小二乘储存知识。
该书还可主要用于自学，并辅以免费需要提供的资料，的或下面这份470页的PPT。
地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf
遵循设计，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，第三部分有更多中级的例子和应用。对于只有很少线性代数基础或根本就不可能也没的读者而言，课程也可以侧重点不同于第一部分和第二部分，但是仅简单点清楚一些更低级的应用。而熟得不能再熟背景知识的读者可以迅速过一遍前面两部分，并将重要放到到最后的应用部分上。
以外线性代数等数学基础，这本书还介绍了很多机器学习应用，以及比较流行的K均值聚类等。而这些机器学习算法通常都介绍了数学表现形式和伪算法，的确不属于具体看的代码，读者可同时查找这本书的配套代码实现程序。这本书需要提供的了基于条件Julia语言的配套代码！
下面我们将重点介绍聚类这另外一方面课本内容与随机的Julia代码。聚类也就是说将同类的无监督数据聚在一起，它的目标函数可以不简单的地定义为各样本到不对应聚类中心的距离和。如果不是这个距离和相当大，那就聚类的效果就不好，我们会希望是从最优化算法游戏窗口化这个距离。在这本书中，距离可以定义为：
而K均值聚类会更人的形象地依靠图像展示聚类效果，下图展示了K均值聚类迭代一次的更新过程：
而这一更新过程会有填写的为代码：
除此之外这些基础内容外，这本书还会展示很多可视化内容以解决明白理论知识，例如展示了到最后聚类结果的图4.4和展示展示了损失函数下降趋势的图4.5：
其实，K均值聚类还可以提供了按Julia实现程序，不胜感激展示了利用该算法的代码，读者在怎么学习这本书的同时也能帮学学Julia语言。
functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)
ifndims(X)2
X[X[:,i]whileiacross1: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)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
在我学会了一门编程语言后，如何快速学会其他语言？
充当一名IT从业者，同时也一名教育工作者，我来解释一下这个问题。
首先，对此早掌握一门编程语言的人来说，要想飞速完全掌握其他编程语言，最便捷的那就是边用边学，很多程序员在工作过程中都必须能够掌握含有完全不同的编程语言，而通过开发项目来驱动学习是比较好的学习。
编程语言虽然在语法结构上会极大区别，只不过在大的编程思想上应该具高一定会关联性的，因为在具备一门编程语言的基础之后，再去学习其他编程语言也会更容易不少，听从历史经验来看，也可以就开发案例并且学习。通常情况下，程序员在外界一门新的编程语言时，而不一周左右就可以开始使用了，然后就也可以在旁边建议使用不停地学习。当然了，开发环境对于学习一门编程语言也有比较好主动积极的意义，如果不是可以与有经验的程序员联系，也会获得很多帮助。
差别的编程语言有有所不同的使用，在学习的过程中要继续重点关注这些可以使用，诸如JavaWeb开发都很依赖性太强于模式和框架的支撑，因此手中掌握这些开发模式和框架（Spring系列），基本都就能完成一些旗下任务了。Python语言也很感情依赖于各种开发库的支撑，诸如需要Python接受数据分析时就不需要掌握Numpy、Scipy、matplotlib等库。来讲，自学一门编程语言要继续重点关注其应用，另外要擅于按结构各种工具。
后来，目前在产业互联网的推动下，开发环境正不等于平台化，此时编程语言大量会参与于该如何设计和实现平台来成功资源整合，所以才肯定看重技术平台对于编程语言的影响。目前是可以需要重点关注看看云计算平台、物联网平台和人工智能平台，一部分平台相对于编程语言的应用也有一些某一特定的规则。
我从事外贸互联网行业十年，目前也在带计算机专业的研究生，比较多的研究方向集中在一起在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，很有兴趣朋友也可以打听一下我，相信当然会极大。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或则是考研方面的问题，都也可以在评论区留言，也可以私聊我！
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