數學對這些領域的應用通常被稱為應用數學，有時亦會激起新的數學發現，並導致全新學科的發展，例如物理學的實質性發展中建立的某些理論激發數學家對於某些問題的不同角度的思考。 機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀2025 數學家也研究純數學，就是數學本身的實質性內容，而不以任何實際應用為目標。 機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀2025 雖然許多研究以純數學開始，但其過程中也發現許多應用之處。
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- 介紹機率的基本概念，重點介紹頻率學派的最大似然估計和貝氏學派的最大後驗機率這兩種建模，尤其是貝氏定理可說是機器學習最重要的理論。
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■ 最佳化（第 19 ∼ 21 章），介紹凸最佳化的理論知識，並介紹梯度下降演算法、隨機梯度下降演算法以及邏輯回歸演算法的程式實現。 「大聖」老師所有的IT 知識均靠自學習得，從程式設計開發到Linux 和網路運行維護，從Oracle 資料庫開發到資料採擷，均是如此。 一路走來，「大聖」老師對IT 技術自學者的痛點和真實需求洞若觀火。 在Aidemy Premium Plan中，指導學員基本的機器學習程式設計、機器學習的實作。
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數學是利用符號語言研究數量、結構、變化以及空間等概念的一門學科，從某種角度看屬於形式科學的一種。 數學透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。 數學家們拓展這些概念，為了公式化新的猜想以及從選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的定理。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書講解了下列相關數學的基本知識。 學習數學知識後不知有何用，不知怎麼用，是數學教學中長期存在的問題。
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然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法。 最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 本書設計的巧妙之處在於前面講過的內容，到了進階的部份仍然會不斷前後呼應，不斷提醒。 書中的運算步驟，像是梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播… 都一一手算推導給你看。 書中的運算步驟，像是梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播… 機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀2025 本書的目標是為讀者學好機器學習打下堅實的數學基礎，用最小的篇幅精準地覆蓋機器學習所需的數學知識系統。
本書採用「邊做邊學」的想法來幫助讀者瞭解所學內容，希望讀者能夠動手敲下書中的每一行程式，在形成最基本的肌肉記憶的同時，也能感受數學的價值。 哇哇3C日誌替大家收藏各種3C資訊，電腦上蒐藏實用的綠色軟體與免安裝軟體，評測各類手機與平板，與生活家電的使用心得。 生活資訊豐富，親子生活樂趣無窮，愛美食愛攝影，更愛騎著單車遊山玩水。 各位前輩好小弟自從一年前開始在本版和DataScience版出沒漸漸從完全0程式語言基礎，到可以訓練model 受到版上許多人的指引和建議以下整理這一年多來 … 為了節省您的時間，本列表整理每個書籍重點資訊，讓您可以快速瀏覽這文章所提供的書籍是否是您所需要的，點選您有興趣產品的「名稱」或「圖示」可以進一步跳到文章所屬的介紹區塊瞭解更多細節。
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全書由8 章組成，包括一元函數微積分、線性代數與矩陣論、多元函數微積分、最佳化方法、機率論、資訊理論、隨機過程、圖論。 機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀 不少數學知識（如最佳化方法、矩陣論、資訊理論、隨機過程、圖論）超出了理工科大學和研究所學生的學習範圍。 即使對於理工科學生學習過的微積分、線性代數與機率論，機器學習中所用到的不少知識也超出了大學的教學範圍。 看到書或論文中的公式和理論而不知其意，是很多讀者面臨的一大難題。
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不管什麼樣的職業或年紀，只要拿起這本書，就能使數學成為您強而有力的武器。 本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分佈等觀念再解釋得更清楚。 接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。
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介紹向量、矩陣的概念和運算，並透過向量空間模型、多項式回歸、嶺回歸、Lasso回歸、矩陣分解等實用技術。 本書寫作風格通俗有趣，讀者可在潛移默化中掌握這些數學知識以及相關的程式設計操作，並能從專案的角度深刻理解數學在其中的扮演角色和魅力。 本書採取折衷的做法，不是堆砌數學式進行艱難的解說，而是藉由示例、插圖用簡單易懂的方式講解，盡可能正確表達AI工程師必須理解的知識。
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機器學習的數學知識難度不低，許多概念的定義讓讀者難以理解。 本書透過點出關鍵的地方，讓讀者一看就豁然開朗，推導再也不是問題。 如果讀者能夠在許多人工智慧領域的圖書中選擇並購買了本書，而且覺得它對自己很有幫助，這就是對「大聖」老師最大的褒獎與肯定。 如果還能在豆瓣上寫個圖書評論，或在社交媒體上寫幾句閱讀收穫與感言，則會進一步激勵「大聖」老師將教學與寫書堅持下去。
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曾經擔任東京大學醫學系醫療溝通學科助理教授，大學醫療資訊網路研究中心副所長，Dana-Farber/Harvard 癌症研究中心的客座研究員。 他於 2014 年創立 Data Vehicle 公司，開發商業應用的資料分析工具與資料研究的服務。 自2012 年以來，隨著深度學習與強化學習的興起，機器學習與人工智慧成為科技領域熱門的話題。 然而，機器學習（包括深度學習與強化學習）對數學有較高的要求。 在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 ，再加上電腦計算能力的大幅提升， …
機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀: 機器學習：彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python實作 王者歸來(第二版)
用機率論的觀點對機器學習問題進行建模是一類重要的方法。 第6 章介紹資訊理論的知識，包括熵、交叉熵、KL 散度等，它們被廣泛用於構造目標函數，對機器學習演算法進行理論分析。 第7 章介紹隨機過程，包括馬可夫過程與高斯過程，以及馬可夫鏈取樣演算法。 第8 章介紹圖論的核心知識，包括基本概念、機器學習中使用的各種典型的圖、圖的重要演算法，以及譜圖理論。 它們被用於流形學習、譜聚類、機率圖模型、圖神經網路等機器學習演算法。
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本書透過從機器學習的角度講授數學知識，舉例說明其在機器學習領域的實際應用，使得某些抽象、複雜的數學知識不再抽象。 對於線性代數等知識，本書還配合Python 機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀 實驗程式進行講解，使得讀者對數學理論的結果有直觀的認識。 機器學習的數學基礎:ai、深度學習打底必讀 本書採用「提出問題、定義問題、解決問題、專家說明」的組織方式，對人工智慧領域中經常用到的一些數學知識進行了介紹。