机器学习数学学科的路线图,第2部分(概率)

而不是介绍


从前有第一部分,现在是第二部分了!在这里,我们讨论与概率论有关的问题。


与上一篇文章一样,我们将重点介绍该主题及其研究的几个“沉浸度”。实际上,我认为每个主题应该以不同的“难度”完成几次:首先,您要沉浸于主题中,习惯于“字典”,要习惯于典型的问题设置和解决方法。一段时间后,您将获得其他领域的丰富知识,可以重新开始学习该课程,但水平更高。现在,您可能不仅对标准任务感兴趣,而且对方法论,非标准方法的局限性感兴趣,也许对主题发展所源自的某种哲学也很感兴趣(“频繁派”和“贝叶斯派”之间的永恒争论)。


让我提醒您,我们将复杂性分为三个“级别”:


  1. 带上它 -主要的力量这些是被称为“必须拥有”的书。
  2. 给我带来很多伤害 -更高的水平,可以让您从鸟瞰的角度审视第1级,将知识系统化,并结合不同领域的知识。
  3. m-强烈的精神,穆罕默德的水平,数学和象牙塔爱好者。

在大多数情况下,我会指出那些我自己读过的书,或者在(数学)社区中很流行的那些书-建议您使用stackoverflow,goodreads,quora等。


经典机率


我坚信,如果不先研究经典部分(概率论和统计学),立即跳入三个步骤并立即跳入贝叶斯推理世界是没有意义的。


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Bring it on


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Unclassified


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在概率上,数学统计和贝叶斯方法仍然完全不受影响。令我遗憾的是,在这些领域,我读的书较少,因此,提示的价值将降低。目前尚不清楚是否写以及写多少细节。


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