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学习路线：
课程介绍：
本课程由一起自学吧论坛打造，目的是给机器学习、深度学习的同学提供一套数据基础理论的课，很多同学对高等数学已经几乎忘光了，学习机器学习数学与算法过程中会遇到一些问题，我把需要回顾的高等数学、微积分、概率、矩阵都这里出来供大家温习回顾，同时也包括机器学习用到的数学、算法的案例与实战。
百度搜索“一起自学吧”。技术交流Q群:306904074 感兴趣可以加入交流讨论。
适合人群：
希望掌握网络爬虫技术，数据收集，ETL研发的同学，适合零基础学习。
第一阶段：高等数学的知识回顾
【高等数学】01.精品高等数学视频教程全套 138课
【高等数学】02.数据分析必备数学之线性代数视频 40课
【高等数学】03.高等数学微积分视频教程 59课
【高等数学】04.离散数学必学视频教程 33课
【高等数学】05.线性代数视频教程 66课
【高等数学】06.高等数学视频教程 128课
第二阶段：概率论数理统计回顾
【数理回顾】01.经典教程概率论与数理统计 33课
【数理回顾】02.孙毅老师概率统计经典视频教程 48课
第三阶段：机器学习的矩阵分析
【矩阵分析】01.大数据矩阵分析基础视频教程 14课
【矩阵分析】02.机器学习必备数据之矩阵分析视频教程 72课
第四阶段：机器学习的数学精华
【数学精华】01.机器学习中必修数学精品课程附ppt与参考资料 10课
【数学精华】02.机器学习数学必备的大神讲解高清视频 24课
课程内容介绍：
机器学习数学必备的大神讲解高清视频 24课
第1课 随机事件和概率（1）
第2课 随机事件和概率（2）
第3课 随机事件和概率（3）
第4课 随机事件和概率（4）
第5课 随机变量及其分布（1）
第6课 随机变量及其分布（2）
第7课 随机变量及其分布（3）
第8课 随机变量及其分布（4）
第9课 随机变量及其分布（5）
第10课 多维随机变量及其分布（1）
第11课 多维随机变量及其分布（2）
第12课 多维随机变量及其分布（3）
第13课 多维随机变量及其分布（4）
第14课 多维随机变量及其分布（5）
第15课 随机变量的数字特征（1）
第16课 随机变量的数字特征（2）
第17课 随机变量的数字特征（3）
第18课 随机变量的数字特征（4）
第19课 随机变量的数字特征（5）
第20课 大数定律和中心极限定理
第21课 数理统计（1）
第22课 数理统计（2）
第23课 数理统计（3）
第24课 参数估计
精品高等数学视频教程全套
第一章 函数与极限
第二章 导数与微分
第三章 微分中值定理与导数的应用
第四章 不定积分
第五章 定积分
第六章 定积分的应用
第七章 微分方程
第八章 空间解析几何与向量代数
第九章 多元函数微分法及其应用
第十章 重积分
第十一章 曲线积分与曲面积分
第十二章 无穷级数
机器学习中必修数学精品课程附ppt与参考资料 10课
第1课 机器学习与数学综述
机器学习的种类与基本思路，假设函数与损失函数，机器学习与统计学、最优化、微分、矩阵运算的关系
第2课 微积分
Taylor展式、梯度下降和牛顿法初步、Jensen不等式
第3课 概率论与数理统计
常见分布与共轭分布、切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
第4课 参数估计
矩估计、极大似然估计
第5课 矩阵基础
线性映射，线性方程，矩阵基本概念，相似变换，特征向量
第6课 矩阵进阶
二次型，对称矩阵对角化，奇异值分解
第7课 凸优化基础
优化、凸优化基本概念简介，凸集，凸函数 优化
第8课 凸优化进阶
凸优化问题标准形式，对偶问题与KKT条件
牛顿法，内点法 牛顿法，内点法
第9课 从数学到机器学习分类问题
机器学习与分类问题，空间切分与决策边界，Softmax与linearSVM，损失函数与最小化
第10课 优化与统计学习的典型应用：SVM进阶
最大间隔分类，SVM中的目标函数的优化方法，kernel tricks，soft-hard margin，thinking in SVMs
大数据矩阵分析基础视频教程 14课
01.第1课 面向小白的线性代数：矩阵基本知识，加减乘法，转置，行列式，秩，逆矩阵
02.第2课 计算机派上用场：常用矩阵计算工具，Excel，R，Matlab，怎样使用软件书写矩阵公式
03.第3课 了解直观背景是最好的学习方法：矩阵的代数意义，线性方程组，线性相关性
04.第4课 从初中生的二元一次到高精专的n元一次：线性方程组详解，克莱姆法则
05.第5课 任何东西只要画出图就解决了一大半：矩阵的几何意义，向量空间，基和维数，基变换
06.第6课 向高维空间进发：向量空间进阶，线性变换
07.第7课 抓住不变量是数学方法的本质所在：内积，正交矩阵，特征值和特征向量
08.第8课 给曲面分类：二次型，正定对称矩阵，二次型的对角化
09.第9课 从繁入简：矩阵分解，标准型
10.第10课 走向机器学习：SVD分解及其应用
11.第11课 回归分析的实质：广义逆矩阵及其应用
12.第12课 矩阵技术在机器学习中的应用
13.第13课 有100亿亿个元素的矩阵怎样存储：稀疏矩阵
14.第14课 挑战Google的核心秘密Pagerank计算：大型矩阵计算的并行化
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发表于 2017-9-18 16:07:16
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