[問題] 基礎數學請益

[asa121 (秋風之痕)]

資料科學的板友好
小弟最近再複習資料探勘、機器學習的基礎數學。
預計會讀微積分、線代、機率與統計，以及練習一下Python


想請問在各科裡面有那些可以略過部分，有哪些需要額外加強的部分?
比如說:三角函數的部分需要念嗎?
ps.目前以線上教材為主 Ex:莊重老師的微積分

以上，謝謝大家

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→ loser113: 林軒田機器學習 youtu有
→ sxy67230: 機率與統計、隨機程序最好是有全方面都讀，尤其是想走GM
→ sxy67230: M領域。線代特徵方程、特徵向量，基本的矩陣運算、svd、
→ sxy67230: LU分解。微分真的用到的就是偏微方而已。這些讀熟，ML真
→ sxy67230: 心不難。
推 sxy67230: 進修就數學的最佳化理論，電資應該接觸到比較少要另外
→ sxy67230: 看，然後要從大架構看整個DL消息理論一定要讀熟。
推 thefattiger: 不用，邊看邊學就好，這領域的數學沒那麼難
→ thefattiger: 除非你要做基礎研究，不然基本線代跟機率概念有就好
推 sxy67230: 另外，我真心推薦吳恩達教授Coursera 的課程，雖然部分
→ sxy67230: 課程有點舊，但是作業都是從matlab來做，matlab的好處是
→ sxy67230: 你會比較有實際實用到線代在數值運算上的感覺。
→ sxy67230: 全部作業都有做的話，基本的ml一定沒問題
→ Pieteacher: 基本微積分概念 + 應用的線性代數層面 + 直接讀機器
→ Pieteacher: 學習  + python實作 就夠了
→ asa121: 謝謝版友的建議，我大概抓到方向了，謝謝各位。
推 erre: call svm
噓 liang1230: .......不難喔 一堆收斂速度 generalization bound算
→ liang1230: 到我懷疑人生了 會用deep和理解也是兩回事 比創意不難
→ liang1230: 啦 比數學我看是難到爆啦 連現在的數學工具有沒有辦法
→ liang1230: 解決deep的問題都是個謎
推 thefattiger: 我在產品端的，重點是要能解決客戶跟user的問題
→ thefattiger: 只要理解各個算法的限制就好，不需要多高深的數學
→ thefattiger: 樓主是跨領域來學的，本來也就不太可能走學術
→ cybermeow: 怎麼不去讀讀現在deep learning theory的paper 你會發
→ cybermeow: 現convergence rate跟concentration bound都是小菜一疊
→ cybermeow: 不會random matrix, dynamical system, stochastic cal
→ cybermeow: culus我都不敢說自己會theory了
→ cybermeow: 更偏門的還有代數拓普的TDA跟information geometry 所
→ cybermeow: 以問到ml需要什麼數學我都笑笑
→ cybermeow: (沒有針對樓主或哪位 單純發牢騷
→ liang1230: Deep Learning Theory根本就還沒有幾個dataset可以算
→ liang1230: 好的bound你說小菜一碟.... 收斂速度也一堆沒辦法算
推 cybermeow: 我指的是傳統statistical learning theory的generaliza
→ cybermeow: tion bound跟convex optimization類型的基本convergenc
→ cybermeow: e rate
→ cybermeow: 不然新出的paper也不知道用什麼鬼神技術來做 XD.
推 liang1230: 也沒到什麼鬼神技術啦 就加一堆constrain還有一堆看不
→ liang1230: 懂的證明
推 tipsofwarren: David J. C. MacKay
→ tipsofwarren: Information Theory, Inference and Learning Algor
→ tipsofwarren: ithms  這本試試