数据科学基础
Foundations of Data Science
Avrim Blum , John Hopcroft , Ravindran Kannan · 初版 2020 年
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为什么值得读
从计算机科学视角切入的高维算法与机器学习理论
- 扎实的算法与高维数学基础
- 适合准备算法理论岗面试
- 涵盖机器学习核心数学证明
适合：计算机理论与机器学习方向研习者
值得读指数：29 / 100
Hacker News 读者推荐
……机器学习。如果这里面有任何一本觉得太难——先去看 Khan Academy 的 Precalculus（他们也有线性代数和微积分的内容）。这能帮你打好数学基础。几本更偏向 ML 的书：- 《Foundations of Data Science》- Blum 等著 - 《统计学习精要》（Elements of Statistical Learning）- Hastie 等著。这本书的进阶浅显版《统计学习导论》（Introduction to Statistical Learning）在斯坦福官网上还有免费配套课程。- 机器……
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……挂上了不同的作者名字。而链接里的这本书完全没有这些毛病。[0] Deisentoth、Faisal、Ong 合著的《Mathematics For Machine Learning》https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf [1] Blum、Hopcroft、Kannan 合著的《Foundations Of Data Science》http://www.cs.cornell.edu/jeh/book%20no%20so;utions%20March%... 2] 《Pure Mathematics for Beginners: A Rigorous Introduction to Logic, Set Theory, Abstract Algebra, Number Theory,…》
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……高斯分布或其他彼此分离的分布，或者 b) 这些分布之一的投影不可能与另一个分布的投影具有不同的分布。在进一步长篇大论探讨这个话题之前，请先去读读《Foundations of Data Science》的第1章和第2章：http://research.microsoft.com/en-US/people/kannan/book-no-so... 你能明确说明一下，你究竟认为这篇文章证明了关于哪一个的什么观点吗……
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数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。