))
Mathematics for Machine Learning: An Overview
Manage episode 446381327 series 3605861
เนื้อหาจัดทำโดย Brian Carter เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Brian Carter หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
The book titled "Mathematics for Machine Learning" explains various mathematical concepts that are essential for understanding machine learning algorithms, including linear algebra, analytic geometry, vector calculus, and probability. It also discusses topics such as model selection, parameter estimation, dimensionality reduction, and classification, providing a comprehensive overview of the mathematical foundations of machine learning. The text delves into concepts like eigenvalues, eigenvectors, matrix decompositions, and gradients, demonstrating their significance in different machine learning methods.
You can get the book PDF for free here: https://mml-book.github.io/
71 ตอน
แบ่งปัน
