मशीन लर्निंग के लिए गणितीय अनुशासन का रोडमैप, भाग 2 (संभावनाएं)

शुरू करने के बजाय

एक बार पहले भाग में था , अब दूसरे भाग के लिए समय है! यहाँ हम प्रायिकता सिद्धांत से जुड़े मुद्दों पर बात करते हैं।

पिछले लेख की तरह, हम विषय और इसके अध्ययन में विसर्जन के कई "स्तरों" पर प्रकाश डालेंगे। वास्तव में, मेरा मानना ​​है कि प्रत्येक विषय को कठिनाई के विभिन्न "स्तरों" पर कई बार पूरा किया जाना चाहिए: पहले आप अपने आप को इस विषय में विसर्जित कर देते हैं, "शब्दकोश" के लिए उपयोग करें, समस्याओं और उनके हल करने के तरीकों के विशिष्ट सूत्रीकरण के लिए। कुछ समय बाद, अन्य क्षेत्रों से ज्ञान के साथ समृद्ध, आप पाठ्यक्रम को फिर से लेने के लिए तैयार हैं, लेकिन थोड़ा उच्च स्तर पर। अब आपको न केवल मानक कार्यों में, बल्कि कार्यप्रणाली, गैर-मानक दृष्टिकोणों की सीमाओं में भी रुचि हो सकती है, शायद कुछ प्रकार के दर्शन जहां से विषय बढ़ता था ("लगातार स्कूल" और "बायेसियन स्कूल" के बीच शाश्वत बहस)।

मुझे याद दिलाना है कि हम जटिलता के तीन "स्तरों" को अलग करते हैं:

1. इसे लाएं - मुख्य वर्कहॉर्स; ये ऐसी पुस्तकें हैं जिन्हें "होना चाहिए" कहा जाता है।
2. मुझे बहुत चोट लगी है - एक उच्च स्तर, आपको पक्षी के नज़र से स्तर 1 को देखने की अनुमति देता है, ज्ञान को व्यवस्थित करता है, ज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों को जोड़ता है।
3. दुःस्वप्न - आत्मा में मजबूत, गणित और हाथी दांत के प्रेमियों के लिए मेहमत का स्तर।

ज्यादातर मामलों में, मैं उन पुस्तकों को इंगित करता हूं जिन्हें मैं या तो खुद पढ़ता हूं या जो (गणितीय) समुदाय में बहुत लोकप्रिय हैं - उन्हें स्टैकओवरफ्लो, गुडबॉडी, क्वोरा, आदि पर सलाह दी जाती है।

क्लासिक संभावना

मुझे विश्वास है कि यह तीन चरणों के माध्यम से तुरंत कूदने और बायेसियन अनुमान की दुनिया में तुरंत डुबकी लगाने का कोई मतलब नहीं है, पहले शास्त्रीय वर्गों का अध्ययन किए बिना: संभावना सिद्धांत और सांख्यिकी।

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संभाव्यता में, गणितीय आँकड़े और बायेसियन दृष्टिकोण पूरी तरह अप्रभावित रहे। मेरे खेद के लिए, इन क्षेत्रों में मैंने कम किताबें पढ़ी हैं, और इसलिए युक्तियाँ कम मूल्य की होंगी। यह स्पष्ट नहीं है कि क्या लिखना है, और कितने विस्तार से।