Machine Learning со слабой математикой?

Question

[vadik_kmv]

Друзья, привет!

Есть очень большое желание изучать Machine Learning. Ознакомился с курсом Университета штата Вашингтон на Coursera, но столкнулся с тем, что имею очень слабую (если не почти нулевую) мат. подготовку, в связи с чем возникали проблемы в понимании в общем-то, простых вещей, вроде линейной функции (не говоря уже о градиентном спуске) и того, почему автор делает вот так и так в том или ином случае.

Отступать не хочется, поэтому вопрос: с каких книг по математике можно начать, чтобы сдвинуться с этой точки?

Буду рад любым советам.

Answer 1

[Марк Никитин]

Вам предстоит ознакомится с:
"Курс математического анализа" (Кудрявцев) 3 тома
"Курс высшей математики" (Смирнов)
"Дискретная математика для программистов" (Новиков)

Answer 2

[kstyle]

ОГЭ закрыть с большего, дальше линейная алгебра (матрицы и т.п.) автор Письменный, далее всего Письменного закрывайте, Гмурмана.

Comments

[seosova]

Письменный хорош, когда сдать экзамен. Для понимания особо нет толку. Он все-таки как быстрая выжимка из курса идет.

Answer 3

[seosova]

Сам мучаюсь с той же проблемой.
Из учебников, лучший который видел, где прям приучают к матиматическому мышлению и дают понимание с самых основ:

Курс дифференциального и интегрального исчисления ( В 3-х томах ) Фихтенгольц Г.М.

После него можно и Кудрявцева осилить, они идут почти прям тема в тему, но Фихтенгольц все обьясняет подробнее и обстоятельнее.

Answer 4

[Николай Антонов]

Думаю вам понравится - Машинное обучение за год

Answer 5

[сеон Продвигонов]

очень мудро
продолжайте