मैं हमेशा मशीन सीखने के विषय से मोहक था जब तक कि मैंने खुद को यह सिखाया कि यह कैसे करना है। तो मैं स्टैनफोर्ड द्वारा ऑनलाइन प्रकाशित एक पाठ्यक्रम के माध्यम से आया था। हालांकि मैं इसमें शामिल गणित की मात्रा से चौंक गया था। तो गणितीय पृष्ठभूमि क्या है मुझे मशीन सीखने के एल्गोरिदम को समझने में सक्षम होना चाहिए? क्या कोई पुस्तकालय है जो सभी गणित को सारणीबद्ध करता है और वास्तव में सीखने में सक्षम सॉफ्टवेयर को डिजाइन करने पर केंद्रित है?मशीन लर्निंग का अध्ययन करने के लिए क्या आवश्यकताएं हैं?
उत्तर
कंप्यूटर-विज्ञान से संबंधित विषयों की 99% (मुझे संख्या पर उद्धरण न दें) की तरह, मशीन लर्निंग की सैद्धांतिक नींव में अक्सर गणित शामिल होता है ... कोई भी कम नहीं, इसे ' कैलकुस के गहन ज्ञान के बिना भी कुछ बुनियादी एमएल एल्गोरिदम पर लेने में मुश्किल हो रही है।
वहाँ बाहर विभिन्न मशीन सीखने पुस्तकालयों के होते हैं:
मैं कहूँगा कि आप बनाने की कोशिश से शुरू कर देना चाहिए अपने अपने सरल एमएल एल्गोरिदम: शायद एक Neural Network या Genetic Algorithm। सफलतापूर्वक निर्माण करने से आपकी समझ में काफी अंतर आएगा ... विशेष रूप से एक विशिष्ट समस्या के बाद, आपको एमएल एल्गोरिदम को थोड़ा सा अनुकूलित करना पड़ सकता है। ग्राउंड अप से यह कैसे काम करता है यह जानने के लिए, आपको आवश्यक बदलाव करने की अनुमति देने जा रही है।
Here's .NET रॉक्स का एक प्रकरण! मशीन सीखने के बारे में बात करते हुए, और
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications टोबी सेगरन द्वारा एक अद्भुत पुस्तक है! टोबी सभी समय मशीन लर्निंग क्लासिक्स के सरल कार्यान्वयन का निर्माण करता है: तंत्रिका नेटवर्क, समर्थन वेक्टर मशीन, जेनेटिक एल्गोरिदम, क्लस्टरिंग। यह सब कि कैसे और क्यों काम करते हैं, इस बारे में सरल स्पष्टीकरण के साथ। बोनस के रूप में, सभी उदाहरण पायथन में हैं! लेकिन अगर आपको पायथन नहीं पता है तो भी आप पुस्तक को समझेंगे। मेरी सशक्त अनुशंसा यह
मशीन सीखने पर कुछ पृष्ठभूमि ग्रंथों के लिए यहाँ देखें: http://bumphunting.blogspot.com/2009/07/what-are-good-prequisite-textbooks-for.html
रेखीय बीजगणित और (मूल) के आंकड़े।
- रेखीय बीजगणित
- संभाव्यता सिद्धांत
- पथरी
- रूपों का पथरी
- ग्राफ सिद्धांत
- अनुकूलन तरीकों (Lagrange मल्टीप्लायरों)
स्टोकास्टिक कैलकुस या सामान्य कैलकुस? – Victor
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