人工智能简介(附pDF链接)

接受程序员8:00技术早餐

机器学习

统计学习方法采用“总分-总分”结构。在梳理统计学习的基本概念后,系统全面地介绍了统计学习的10种主要方法。最后,对这些算法进行了总结和比较。这本书的重点是数学公式。在介绍每种方法时,它都给出了详细的数学推导,没有任何废话。因此,对读者的数学背景也提出了更高的要求。

相比之下,机器学习涵盖范围更广,介绍性更强,这有助于理解机器学习的全貌。本书涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、应用范围、优缺点和主要实现方法,并穿插了大量易于理解的示例。

如果统计学习方法人工智能在深度上获胜,那么机器学习在广度上获胜。在广度的前提下,我们可以根据机器学习中提供的丰富参考资料继续深入挖掘。

链接

数学

1.线性代数

2、概率论

3.数理统计

基本阅读材料可选择院士陈希孺撰写的数理统计学教程。关于统计学是否是一门科学还没有达成共识,但它在机器学习中的重要作用是毋庸置疑的。陈老侧重于统计学的概念和思想,试图教授从统计学角度观察和分析事物的能力,这是非常有价值的。

4.最优化理论

5.信息论

机器学习

数学

上述内容来自人工智能基础课。如果你感兴趣的是AI,或者考虑变换的字段AI。这个专栏正是你需要的。本专栏共有七个模块:

单元1:数学基础

模块二:机器学习主要方法

模块三:人工神经网络

模块4:深度学习

模块5:神经网络示例

模块6:深度学习之外的人工智能

模块7:应用场景

简介点击“阅读原文”免费试用阅读或订阅

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