文末有活動

似乎每個理科生都在生命的一大段時間中幻想過自己精通各種理論和技術，理科生的裝腔相比其他人要硬核得多，說起話來也更加燒腦。

有時他們看到跑車就想聊起渦輪增壓發動機馬力和排量的關系，看到飛機起飛就想講一講空氣動力學上伯努利方程如何計算升力。

宇宙浩瀚，他們想從冥王星的發現談到中微子的實驗。打開電腦，又想在5分鐘內就能黑入五角大樓盜取軍事機密，還不留蹤跡。

對于他們來說，那些人工智能的理論都是小兒科，不管是機器學習還是神經網絡都可以輕松上手。

但這些都是他們的幻想，事實上很多剛入門機器學習的人，一看到那些難以理解的數學公式時就感到頭痛，讓原本并不富余的數學儲備，更是雪上加霜。

　 ? ? ? ?? ? ? ?

（這么復雜的公式，看著就蒙了）

想入門，先學會放棄

根據知乎某作者的高贊回答，如果現在入門機器學習，先要做到兩個「放棄」。

1. 放棄海量資料

在我們想要入門機器學習的時候，往往會搜集很多資料，什么 xx 學院機器學習內部資源、機器學習從入門到進階百 G 資源、xx 人工智能教程，等等。

很多時候我們拿著十幾 G、幾百 G 的學習資源，然后踏踏實實地放到了某云盤里存著，等著日后慢慢學習。

殊不知，有 90% 的人僅僅只是搜集資料、保存資料而已，放在云盤里一年半載也忘了打開學習。

所以，第一步就是要放棄海量資料！而是選擇一份真正適合自己的資料，好好研讀下去！

2. 放棄從零起步

說到入門，很多人會想著那就要從最基礎的知識開始學起！機器學習是一門融合概率論、線性代數、凸優化、計算機、神經科學等多方面的復雜技術。

學好機器學習需要的理論知識很多，有些人可能基礎不是特別扎實，就想著從最底層的知識開始學起，概率論、線性代數、機器學習凸優化公式推導，等等。

但是這樣做的壞處是比較耗時間，而且容易造成「懈怠學習」，打消學習的積極性。

因為啃書本和推導公式相對來說是比較枯燥的，遠不如自己搭建一個簡單的回歸模型更能激發自己的學習積極性。

那誰來幫助我們推到這些難以理解數學公式，誰又能快速幫你搭建一個回歸模型呢？

我們剛剛上架了一本很奇特的書，叫《白話機器學習的數學》。如果只看書名，肯定會覺得這本是很鋼鐵直男式的技術書。但如果你看到封面時，你會有其他想法。

雖然書的內容很硬核，通過回歸和分類的具體實例問題，逐步講解了機器學習中實用的數學知識，但特點在于它的原版來自日本，書里結合了日式漫畫的對話風格，將數學知識的講解故事化，讓問題更加真實，讓解答更加細致。

這本書講了一個什么故事？

書里故事大致是這樣的。

一天，萌妹程序員綾乃，「天降橫禍」，領導讓她盡快學習一下機器學習。

自覺廢柴的綾乃于是便找到多年的好友美緒，美緒也是個程序員，剛好是研究 CV（計算機視覺）的學霸。?

但美緒說，機器學習中編程不是難事，困難的是里面的「數學」。一大串一大串鬼畫符般的公式，你讀都不會讀，更別說理解了。

于是兩個萌妹程序員開始了一場圍繞「機器學習」和「數學」的快速學習。

對機器學習中涉及到的數學問題，美緒擔心綾乃無法理解，于是將問題拆解。不管多么復雜的公式，她都能用綾乃聽得懂的話解釋出來。

經過一段時間的努力，已經掌握數學基礎知識的綾乃，準備上手試試。但是綾乃又發現，原來機器學習的基本概念她還有點懵。于是，問號很多的綾乃小朋友與嚴苛的美緒老師又上線了。

綾乃：“回歸、分類、聚類、監督學習、無監督學習......光記住名字就好難了吧！”

美緒：“死記硬背啥都難，你需要來點實戰。”

于是美緒又手把手指導綾乃開始用 Python 實現之前講到的每個算法。

左右滑動查看更多

從內容上看，整本書的每個章節設置得十分清晰，每個大知識點都以案例為基礎，展開出各個分支。例如：

• 以「Web廣告費預測點擊量」為案例，講解什么是「回歸」以及「最小二乘法」和「隨機梯度下降法」等。

• 以「圖像大小分類」為案例，講解什么是「分類」以及「感知機」、「邏輯回歸」、「似然函數」等。

本書目錄結構如下圖

點擊圖片放大查看

? ? ??

告別那些動輒七八百頁深奧又沉重的技術書，這本書除去附錄只有 200 頁左右，卻將機器學習中最基礎的數學部分全部囊括其中，終于不用再糾結于自己的數學儲備而逃避機器學習了。

關于作者

立石賢吾，現任職于 SmartNews 公司，也許大家對作者和他所在的公司很陌生。說起 SmartNews，它是日本做新聞聚合類應用的獨角獸公司，「日本的今日頭條」。

這個公司讓人覺得最有意思的地方是它是一個 Geek 主導的公司，一個像硅谷里的創業公司的日本公司，實行「雙 CEO」體制。

SmartNews 招員工，不惜代價，只招最好的工程師，開出的價碼都是日本 IT 圈頂級的工資待遇，而作者立石賢吾就是其中非常優秀的機器學習工程師。

專為不擅長數學的你而寫

有趣?+?易懂?+?實用

【日】立石賢吾 | 著

鄭明智 |?譯

步步引導，對話形式好理解。結合回歸和分類的具體問題，逐步講解機器學習中實用的基礎數學知識。

層層拆解，復雜公式看得懂。把數學表達式拆開看，一部分一部分地去理解就好懂了。

用 Python 實現分類和回歸算法。通過實際的 Python 編程講解數學公式的應用，加深讀者對數學知識的理解（書中的 Python 代碼均可下載）。

享受低價折扣

留言活動?

留言說說：數學不好，給你帶來什么困擾？

轉發、點贊本文且留言獲贊 Top5 的讀者將獲得《白話機器學習的數學》紙質書一本。?

統計點贊截止時間：7月20月 22:00?

參考資料：

[1]:?機器學習該怎么入門？

https://www.zhihu.com/question/20691338/answer/446610161

[2]:?SmartNews: 帶強烈的硅谷風格的日本創業公司

https://2ly4hg.smartapps.cn/pages/article/article?articleId=131640959_698026&_trans_=010004_bdxcx_shw&hostname=baiduboxapp&_swebfr=1

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习的数学，从入门到不放弃（文末彩蛋）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。