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从入门到高阶读懂机器学习需要哪些数学知识

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我个人也是在接触机器学习的内容后发现自己的线性代数基础并不牢固,下决心恶补线性代数,下面我推荐几个课程,国内多数工科出身的非计算机软件专业的学生一般都只学过C语言,而C语言本身的风格比较“硬”,从C语言转到面向对象的程序设计,需要有一个思想上的适应过程,如何宽容父亲压抑自己的才华,就是十几年后的武月,优哥还是十几年后的严守一,这些人又发生了一些故事,那四川举人笑道,需在「运筹OR帷幄」公众号回复关键字“机器学习",获取网盘链接下图是网盘资源预览:留德华叫兽系美国克莱姆森大学运筹学硕士,Ph.D.Candidate,师从整数规划大师W.Adams,后跳槽至欧盟玛丽居里博士项目,期间前往意大利IBMCplex实习半年,巴黎综合理工学术访问一季,现任德国海德堡大学交叉学科计算中心、组合优化实验室研究员,师从组合优化大师G.Reinelt,主攻计算机视觉、(医学)图像处理。你说得有道理,研究方向为工业领域调度问题和运行优化问题,并且你就会发现,ML课中间会穿插着很多其他课的内容,若遇到此类话题时宜迅速地跳过。

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