地址:arxiv.org/abs/2206.13446
这本书包含了一系列关于机器学习的习题,并附有详细的解答。 希望详细程度足以让读者遵循解决方案并理解所使用的技术。 然而,这些练习并不能取代机器学习的教科书或课程。 作者假设读者已经看过相关的理论和概念,现在想通过解题练习加深理解。
虽然编码和计算机模拟在机器学习中非常重要,但书中的练习(大部分)可以用笔和纸解决。 重点放在纸笔练习上,减少了篇幅,简化了演示文稿。 此外,它还可以让读者加强他们的数学技能。 但是,练习最好与计算机练习配对,以进一步加深理解。
这里收集的练习主要是作者为赫尔辛基大学的“无监督机器学习”和爱丁堡大学的“概率建模和推理”课程开发的练习的联合。 这些练习并没有全面地涵盖所有的机器学习,但重点关注无监督方法,推理和学习。
三箭ZhuSu:LUNA崩盘后,贷方对其财务状况「感到满意」,仍允许其正常运营
2022-07-23