最近發(fā)現(xiàn)了一個(gè)神奇的網(wǎng)站：www. 為什么說神奇呢，因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)這個(gè)網(wǎng)站包含了一名叫做華校專的作者多年的算法學(xué)習(xí)筆記總結(jié)開源了出來，書中資料非常豐富，主要包含了如下主題：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、常用工具。我看了下，心里約莫著這個(gè)筆記應(yīng)該可以幫助很多同學(xué)提升一下。 筆記地址： http://www./ 數(shù)學(xué)部分包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、概率論基礎(chǔ)、數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)以及蒙特卡洛采樣等。 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)部分包含了機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹、集成學(xué)習(xí)、KNN、EM算法、主題模型等等。 深度學(xué)習(xí)專題也有涉及，從深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到反向傳播算法再到正則化、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、詞向量、CTR模型都有介紹。 書中還有一些常用的小工具推薦，包括CRF、Lightgbm、Xgboost、Scikit-learn、Spark、Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib等常用的庫(kù)和包。
數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 一位優(yōu)秀的AI算法工程師應(yīng)該有強(qiáng)大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，根據(jù)資料，線性代數(shù)你要會(huì)向量操作、矩陣運(yùn)算以及特殊函數(shù)。概率論相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，要掌握概率與分布、期望和方差、大數(shù)定律及中心極限定理、常見概率分布、先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布、信息論。 數(shù)值計(jì)算這門課程你要了解數(shù)值穩(wěn)定性、梯度下降法、二階導(dǎo)數(shù)與海森矩陣、牛頓法、擬牛頓法、約束優(yōu)化。 當(dāng)然，蒙特卡洛方法與 MCMC 采樣也是必備的。
統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) 除了常規(guī)的降維、聚類、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹等。隱馬爾可夫模型你需要知道：隱馬爾可夫模型HMM、HMM 基本問題、最大熵馬爾科夫模型MEMM。概率圖與條件隨機(jī)場(chǎng)也要掌握概率圖模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)、條件隨機(jī)場(chǎng)CRF 邊際概率推斷也要會(huì)精確推斷和近似推斷。主題模型要掌握Unigram Model、pLSA Model、LDA Model、LDA優(yōu)化、sentence-LDA、模型討論等。 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)這部分，是本資料篇幅最大，內(nèi)容最豐富的一部分，算上機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介，資料一共19個(gè)章節(jié)。
深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)共有9個(gè)章節(jié)，以深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介開始以工程實(shí)踐指導(dǎo)原則結(jié)束，需要掌握知識(shí)點(diǎn)如下所示： 工具部分 Python基礎(chǔ)部分 全套手冊(cè)PDF獲取 |
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