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苏飞看了看时间,已经快一点了,这时候的太阳可不是一般的毒,因此便没有选择再去图书馆,拿出机器学习,就在宿舍肝了起来。
原以为补了数学理论后,能快速刷完机器学习,不曾想苏飞还是太高看自己了,虽然大部分公式还是能凭借线代和高数的知识搞明白,但是总有一些例外,需要用到马尔可夫链,隐马尔可夫场和一些优化理论,甚至一些统计学相关的蒙特卡洛方法和吉布斯采样等知识,苏飞遇上这些概念,就有些头大,一边查千度一边看,进度着实快不起来。
或许可以问问姜大小姐?
思及此处,苏飞便拿起手机编辑了一条VX发给雪兔捣药。
手可摘星辰:【机器学习的数学知识看哪本书比较好?】
苏飞自顾自的大概又看了十分钟,姜大小姐回传了消息。
雪兔捣药:【《机器学习数学基础》或者《面向计算机和机器学习的数学全书》。
】
手可摘星辰:【你推荐哪本?】
雪兔捣药:【《机器学习数学基础》。
】
手可摘星辰:【那我看《面向计算机和机器学习的数学全书》。
】
雪兔捣药:【......】
哟,姜大小姐居然发了六个点过来,苏飞顿时觉得新奇,这冰山居然还会吐槽?
苏飞思索了一番,编辑了一条信息。
手可摘星辰:【这样可以互补。
】
这会儿,苏飞等了几分钟,对面也没有再发消息,他也就放下了VX。
他打开网页,搜索了这两本书的资源,很快他就后悔了。
《机器学习数学基础》总共400页,而《面向计算机和机器学习的数学全书》有1900页,苏飞都惊了,牛津英汉词典也才2000多页啊。
果然,不听姜大小姐的话,是要付出代价的啊。
不过有过目不忘和知识快解,问题应该不大。
很快,苏飞就津津有味地开始啃这本厚厚的数学全书,有线代和高数的知识加持,苏飞发现这本书刷起来非常快,而且这本数学全书很多内容与线代高数重复,真正的新知识占的不多。
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