清华硕士爆料：这些才是机器学习必备的数学基础

• 想过滤垃圾邮件，不具备概率论中的贝叶斯思维恐怕不行；

• 想试着进行一段语音识别，则必须要理解随机过程中的隐马尔科夫模型；

• 想通过观察到的样本推断出某类对象的总体特征，估计理论和大数定理的思想必须建立；

• 在统计推断过程中，要理解广泛采用的近似采样方法，蒙特卡洛方法以及马尔科夫过程的稳态也得好好琢磨；

• 想从文本中提取出我们想要的名称实体，概率图模型也得好好了解。

• 首先，集中力量、紧紧围绕机器学习核心算法中所涉及到的知识进行学习，做好精确打击。

• 然后，注重加强基础知识与算法、应用案例之间的联系，将理论和算法应用场景相互关联，形成学以致用的实践导向。

• 同时，运用好 Python 工具，做到和工程应用无缝对接，利用 Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas 等工具强化对知识的理解、提升工作效率。

• 概率统计是利用数据发现规律、推测未知的思想方法

• 线性代数是利用空间投射和表征数据的基本工具

• 微积分与最优化是机器学习模型中最终解决方案的落地手段

专栏特色

• 详解 6 大核心板块：概率思想、随机变量、统计推断、随机过程、采样理论、概率模型，筑牢机器学习核心基础。

• 教你熟练使用 Python 工具库：依托 numpy、scipy、matplotlib、pandas 工具，无缝对接工程实践。

• 有理论还有实战：大量实战案例与完整详细源码，反复加深概率统计思想的深刻理解。

专栏大纲及内容特色

1. 专业老师陪伴式教学

张雨萌：清华大学硕士/机器学习书籍作者

2. 360度全方位答疑服务

每个专栏都配有多个答疑交流群便于你们提问，老师几乎全程在线解答。群内还会有小助手负责日常整洁，让你在交流学习的同时不受到外界干扰。

3. 额外福利

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