机器学习初学者手抄本：数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法等
機(jī)器學(xué)習(xí)怎么學(xué)？當(dāng)然是系統(tǒng)地學(xué)習(xí)了。沒(méi)有時(shí)間這么辦呢？利用碎片時(shí)間學(xué)習(xí)！很多人一天要花 2 個(gè)小時(shí)通勤，通勤路上有很多時(shí)間看手機(jī)。于是我把一些機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)做成了在線的機(jī)器學(xué)習(xí)手冊(cè)，只需打開(kāi)微信收藏就能學(xué)習(xí)了！就好像背托福單詞一樣。(作者：黃海廣[1])
機(jī)器學(xué)習(xí)手冊(cè)分為三個(gè)部分，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。建議有時(shí)間的同學(xué)可以這三個(gè)部分按照順序?qū)W習(xí)，時(shí)間少的同學(xué)，我建議直接看機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法，遇到問(wèn)題查一下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，也可以一邊看機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法，一邊看統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，查漏補(bǔ)缺。
機(jī)器學(xué)習(xí)手冊(cè)
一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1.高等數(shù)學(xué)
推薦下我考研和考博時(shí)候的數(shù)學(xué)筆記，我把機(jī)器學(xué)習(xí)的部分，提煉出來(lái)，幾乎涵蓋了所有機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的高等數(shù)學(xué)公式：我做成了在線閱讀版本。
點(diǎn)擊打開(kāi)大學(xué)高等數(shù)學(xué)精華
2.概率論
首選
推薦斯坦福大學(xué) CS229 機(jī)器學(xué)習(xí)課程的基礎(chǔ)材料的概率論部分，這個(gè)由我翻譯，是斯坦福各類人工智能課程的基礎(chǔ)材料，針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化，可以說(shuō)是經(jīng)典材料。(原始文件下載[2])
點(diǎn)擊打開(kāi) CS229 概率論的翻譯
備選
推薦下我考研和考博時(shí)候的數(shù)學(xué)筆記，我把機(jī)器學(xué)習(xí)的部分，提煉出來(lái)，幾乎涵蓋了所有機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的線性代數(shù)公式：
點(diǎn)擊打開(kāi)大學(xué)概率論精華
3.線性代數(shù)
首選
推薦斯坦福大學(xué) CS229 機(jī)器學(xué)習(xí)課程的基礎(chǔ)材料的線性代數(shù)部分，這個(gè)由我翻譯，是斯坦福各類人工智能課程的基礎(chǔ)材料，針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化，可以說(shuō)是經(jīng)典材料。（原始文件下載[3]）
點(diǎn)擊打開(kāi) CS229 線性代數(shù)的翻譯
備選
推薦下我考研和考博時(shí)候的數(shù)學(xué)筆記，我把機(jī)器學(xué)習(xí)的部分，提煉出來(lái)，幾乎涵蓋了所有機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的線性代數(shù)公式：
點(diǎn)擊打開(kāi)大學(xué)線性代數(shù)精華
Github：
https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math
（數(shù)學(xué)基礎(chǔ)專輯）可以在線閱讀，也可以下載（pdf、word、markdown文件），可以直接在“機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者”公眾號(hào)回復(fù)“math”即可獲取下載地址。
二、機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法
機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法主要是吳恩達(dá)老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程[4]的精選部分，并增加了決策樹(shù)部分。如何在最短時(shí)間掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法？我推薦把算法精華部分進(jìn)行學(xué)習(xí)，這樣學(xué)習(xí)進(jìn)度會(huì)快一點(diǎn)。
（點(diǎn)擊目錄在線閱讀）
第一部分:回歸
第二部分:邏輯回歸
第三部分:支持向量機(jī)
第四部分：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
第五部分:異常檢測(cè)和推薦系統(tǒng)
第六部分：決策樹(shù)
第一篇：基本樹(shù)（包括 ID3、C4.5、CART）
第二篇：Random Forest、Adaboost、GBDT
第三篇：Xgboost 和 LightGBM
Github：
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
三、《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》
李航老師的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》[5]第一版于 2012 年出版，講述了統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，主要是一些常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。第一版和第二版前面十二章相同，第二版多了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的內(nèi)容（比第一版多了十二章以后的部分），由此本書(shū)涵蓋了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的主要內(nèi)容。（點(diǎn)擊目錄在線閱讀）
目錄
第 1 章統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及監(jiān)督學(xué)習(xí)概論
第 2 章感知機(jī)
第 3 章 k 近鄰法
第 4 章樸素貝葉斯法
第 5 章決策樹(shù)
第 6 章邏輯斯諦回歸與最大熵模型
第 7 章支持向量機(jī)
第 8 章提升方法
第 9 章 EM 算法及其推廣
第 10 章隱馬爾可夫模型
第 11 章條件隨機(jī)場(chǎng)
第 12 章監(jiān)督學(xué)習(xí)方法總結(jié)
第13章無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)概論
第14章聚類方法
第15章奇異值分解
第16章主成分分析
第17章潛在語(yǔ)義分析
第18章概率潛在語(yǔ)義分析
第19章馬爾可夫鏈蒙特卡羅法
第20章? 潛在狄利克雷分配
第21章? PageRank算法
第22章? 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法總結(jié)
? ? 附錄A? 梯度下降法
? ? 附錄B? 牛頓法和擬牛頓法
? ? 附錄C? 拉格朗日對(duì)偶性
? ? 附錄D? 矩陣的基本子空間
? ? 附錄E? KL散度的定義和狄利克雷分布的性質(zhì)
建議學(xué)習(xí)方法
使用微信收藏本文，學(xué)習(xí)的時(shí)候，從本文點(diǎn)擊相關(guān)章節(jié)的鏈接進(jìn)行學(xué)習(xí)。
文章里也是完整代碼，如果需要下載代碼學(xué)習(xí)，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)Github：
https://github.com/fengdu78/lihang-code
總結(jié)
本文將機(jī)器學(xué)習(xí)的精華部分做成了手冊(cè)，打開(kāi)微信就能學(xué)習(xí)，適合平時(shí)時(shí)間少的朋友學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以在通勤的時(shí)候在手機(jī)上學(xué)習(xí)，建議收藏本文慢慢學(xué)習(xí)。
參考資料
[1]?黃海廣:?https://github.com/fengdu78
[2]?概率論原始文件下載:?http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-prob.pdf
[3]?線性代數(shù)原始文件下載:?http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-linalg.pdf
[4]?機(jī)器學(xué)習(xí)課程:?https://www.coursera.org/course/ml
[5]?《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》:?https://baike.baidu.com/item/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法/10430179
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习初学者手抄本：数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法等的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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