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“math-for-ai”是一个致力于为机器学习和人工智能学习者提供全面数学基础支持的项目。该项目旨在通过整理和整合各种数学资源,帮助学习者更好地理解和掌握机器学习背后的数学原理。项目内容可能包括但不限于数学教程、书籍翻译、在线课程推荐以及相关数学工具的介绍。
立项的主要理由是解决大多数大学工科学生在学习机器学习时面临的“Knowledge Gap”问题。尽管机器学习和人工智能领域发展迅速,但许多学习者在数学基础方面存在薄弱环节,这限制了他们对高级概念的理解和应用能力。因此,该项目希望通过系统化的数学资源整理和优化,填补这一知识空白,帮助学习者更顺利地进入机器学习领域。
项目的受众主要包括:
内容、时间:已完成初步翻译的一半,剩余部分预计在六月完成 人员:目前贡献人员为马世拓、何瑞杰(按照贡献比例排名);目前正在招募更多社区贡献者
项目大纲(初步,仅限MML书籍的翻译,不排除完成翻译之后添加更改大纲序号)
mml-book.pdf
第三、四、六、八、十、十二章的初步翻译工作。目前计划同步进行翻译和审校工作
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你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目指南》?
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项目简介
“math-for-ai”是一个致力于为机器学习和人工智能学习者提供全面数学基础支持的项目。该项目旨在通过整理和整合各种数学资源,帮助学习者更好地理解和掌握机器学习背后的数学原理。项目内容可能包括但不限于数学教程、书籍翻译、在线课程推荐以及相关数学工具的介绍。
立项理由
立项的主要理由是解决大多数大学工科学生在学习机器学习时面临的“Knowledge Gap”问题。尽管机器学习和人工智能领域发展迅速,但许多学习者在数学基础方面存在薄弱环节,这限制了他们对高级概念的理解和应用能力。因此,该项目希望通过系统化的数学资源整理和优化,填补这一知识空白,帮助学习者更顺利地进入机器学习领域。
项目受众
项目的受众主要包括:
项目亮点
项目规划
内容、时间:已完成初步翻译的一半,剩余部分预计在六月完成
人员:目前贡献人员为马世拓、何瑞杰(按照贡献比例排名);目前正在招募更多社区贡献者
项目大纲(初步,仅限MML书籍的翻译,不排除完成翻译之后添加更改大纲序号)
第一部分:数学基础
1. 引言与动机
2. 线性代数
3. 解析几何
4. 矩阵分解
5. 向量微积分
6. 概率与分布
7. 连续优化
第二部分:机器学习的核心问题
8. 模型与数据相遇
9. 线性回归
10. 主成分分析降维
11. 高斯混合模型密度估计
12. 支持向量机分类
mml-book.pdf
已完成内容
第三、四、六、八、十、十二章的初步翻译工作。目前计划同步进行翻译和审校工作
❗❗❗注意事项❗❗❗:为了便于我们跟你取得联系,请务必加我们的微信:at-Sm1les(备注你来自于项目立项即可),发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见并评论在该Issue,若7天内无反对意见则默认立项通过,如有任何疑问或者需要帮助均可随时联系微信:at-Sm1les
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