Mathematics for machine learning 글 목록
2000, Jan 01
- Imperial College London에서 제공하는 머신 러닝을 위한 수학 강의 입니다.
- 전체적으로 선형대수학과 미분적분에 대하여 다루고 있으며 마지막에 PCA를 다룹니다. 강의 내용은 상당히 좋다고 느꼈습니다.
- Specialization이므로 강의 내용과 과제가 조금 많습니다. 그것만 이겨낸다면 상당히 얻는게 많을 것이라 생각됩니다.
Linear algebra
- Finding the size of a vector, its angle and projection
- Changing the reference frame
- Operation on vectors
- Determinants and inverse
- Eienstein summation convention
- Symmetry of dot product
- Matrices transform into the new basis vector set
- Orthogonal matrix
- Gram schimidt process
- Reflecting in a plane
- Eigen-Things
Multivariate calculus
- calculus 기초
- multivariate calculus와 jacobian
- multivariate chain rule과 applications
- Taylor series 와 linearisation
- Intro to Optimisation (newton-raphson method, gradient descent, lagrange multipliers)
- Regression (linear regression, non-linear least squares)