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Mathematics in Machine Learning

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简介：
本课程探讨机器学习中数学原理的应用，涵盖线性代数、概率论与统计学等核心领域，帮助学员构建坚实的理论基础。 《Mathematics for Machine Learning》这本书的书签应该是正确的，作者是Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong。

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  • Mathematics in Machine Learning
    优质
    本课程探讨机器学习中数学原理的应用，涵盖线性代数、概率论与统计学等核心领域，帮助学员构建坚实的理论基础。 《Mathematics for Machine Learning》这本书的书签应该是正确的，作者是Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
    优质
    《Progress in Financial Machine Learning》一书探讨了机器学习技术在金融领域的最新应用与进展，涵盖算法交易、风险管理等多个方面。 机器学习（ML）正在几乎每一个方面重塑我们的生活。如今，ML算法能够完成之前只有专家人类才能处理的任务。在金融领域，现在是采用这一颠覆性技术的最佳时机，它将彻底改变几代人的投资方式。读者可以学到如何组织大数据以适应ML算法；如何使用这些数据进行研究；如何运用超级计算方法；以及如何验证自己的发现同时避免假阳性结果的出现。 本书针对从业者日常面临的实际问题提供了科学合理的解决方案，并通过数学、代码和实例加以解释说明，使读者能够成为积极的应用者，在特定环境中测试建议的方法。此书由一位公认的专家兼投资组合经理撰写，旨在为金融专业人士提供实现现代金融成功的创新工具。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
    优质
    《Progress in Financial Machine Learning》一书聚焦于金融领域机器学习技术的应用与进展，探讨了算法交易、风险管理和量化投资策略等前沿话题。 Machine learning (ML) is revolutionizing nearly every aspect of our lives. Today, ML algorithms can accomplish tasks that only expert humans could perform until recently. In the realm of finance, this marks an incredibly exciting period for adopting disruptive technologies that will redefine how everyone invests for generations to come. Readers will learn how to structure big data in a way that is suitable for ML algorithms; conduct research using these algorithms on such datasets; leverage supercomputing methods; and backtest their findings while minimizing false positives. The book addresses real-life challenges faced by practitioners daily, offering scientifically sound solutions supported by math, code examples, and practical demonstrations. By engaging with the content actively, readers can test proposed solutions in their specific contexts. Authored by a renowned expert and portfolio manager, this book equips investment professionals with cutting-edge tools necessary to thrive in modern finance.
     
  • Deep Learning (in the Adaptive Computation and Machine Learning Series)
    优质
    《Deep Learning》是麻省理工出版社出版的自适应计算与机器学习系列丛书之一，系统介绍了深度学习领域的核心理论、算法及应用。 声明：本PDF来自网络，仅供学习使用，不得用于商业用途。文档涉及深度学习内容，由专家创作而成，希望能对大家有所帮助。
     
  • An Initial Course in Machine Learning (2nd Edition)
    优质
    《An Initial Course in Machine Learning》第二版是一本为初学者设计的机器学习入门教材，全面介绍了机器学习的基本概念和算法。 此系列反映了机器学习与模式识别领域的最新进展及应用，并通过出版各类参考书籍、教科书和手册来传播这些成果。强烈鼓励包含具体的实例、应用以及方法的介绍。本书中的信息来源于权威且值得信赖的来源，尽管已尽最大努力确保发布可靠的数据和资料，但作者和出版社不对所有材料的有效性或其使用后果承担责任。
     
  • Cloud Computing in Support of Machine Learning and Cognitive Applications ...
    优质
    本论文探讨了云计算在支持机器学习与认知应用中的作用，分析了相关技术如何通过云平台优化资源分配、提高计算效率，并推动人工智能领域的发展。 Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications: A Machine Learning Approach by Kai Hwang, Chapter 17.
     
  • Mathematics in Computer Science
    优质
    《Mathematics in Computer Science》是一本专注于数学与计算机科学交叉领域的国际期刊，发表理论和应用研究论文。涵盖了算法、复杂性理论等主题。 ### 数学在计算机科学中的应用 #### 一、证明理论 本段落档名为《Mathematics for Computer Science》，旨在介绍数学原理如何应用于计算机科学研究，并强调了理解这些基础对于解决实际问题的重要性，特别是通过探讨证明方法和技术来确保算法的正确性和软件可靠性。 #### 二、证明的基础概念 1. **定义与作用**： - 证明是逻辑推理的过程，用于确定命题的真实性。 - 在计算机科学中，证明有助于验证程序和算法的有效性及稳定性。 2. **命题与谓词**： - 命题是指可以判断真假的陈述句；而谓词是在此基础上加入变量形成的表达式。 3. **基本方法介绍**：文档详细介绍了如何使用直接法、反证法以及归纳法等证明技术来解决问题。 #### 三、状态机 1. **核心概念定义**： - 状态机是一种抽象模型，用于描述系统行为的转变过程。它由一组可能的状态和连接这些状态之间的转换组成。 2. **不变量原理的应用**：该部分介绍了如何利用不变量来保证系统的正确性。 3. **性能分析与验证方法**：这部分讨论了确保状态机能正常工作的几种关键技巧，包括证明其终止性和部分正确性的技术手段。 #### 四、递归数据类型 1. **定义及构造方式**： - 通过递归的方式可以创建复杂的数据结构，并且能够用归纳法进行有效的分析与验证。 2. **实例解析**：文档中提供了匹配括号字符串和算术表达式的具体例子，展示了如何使用递归来处理这类问题。 #### 五、无限集 1. **基数理论**： - 讨论了不同大小的无穷集合，并探讨了一些比较这些集合的方法。 2. **停机问题分析**：这部分深入研究了一类著名的不可解性问题——图灵机中的停机难题，证明其无法用通用算法解决。 通过以上概述，《Mathematics for Computer Science》提供了一个全面而系统的视角来理解数学与计算机科学之间的紧密联系。从基础理论到实际应用案例的广泛覆盖，为学生和研究人员提供了宝贵的资源和支持工具。
     
  • Mathematics in Computer Science
    优质
    《Mathematics in Computer Science》是一本专注于数学在计算机科学领域应用的国际期刊，发表相关理论与实践成果，促进跨学科交流与发展。 《Mathematics for Computer Science》是由谷歌计算机科学家Eric Lehman、Albert R Meyer等人联合编著的一本书，书中对计算机科学中最常用的数学知识进行了归纳整理，内容精华值得读者深入学习和研究。