Математика для Теории вероятностей и нейронных сетех?

Question

[Cayrus90]

Добрый день, подскажите, пожалуйста, книги и разделы математики для изучения теории вероятностей и нейронных сетей
Одно уточнение, нужны не книги по ТВ и ИИ, а именно математика, которая используется при изучение этих 2 наук
Базы школы явно недостаточно для изучения этих наук

Заранее благодарен

Answer 1

[dmshar]

А что, просто посмотреть хотя-бы сам Тостер - непосильная задача?
Сдедаю это за вас.
Какие темы в математике необходимо знать, чтобы начать изучать машинное обучение?
Список литературы(или курсов) МАТЕМАТИКИ для Data Scientist?
Можно ли по книгам из серии «Математика в техническом университете» изучать математику для ML?
Какие темы в математике необходимо знать, чтобы начать изучать машинное обучение?
Хватит? Так это я еще в Гуугл не залез с вашим вопросом.

Comments

[Cayrus90]

Эти темы частично отвечают на вопрос по нейронным сетям, но я не вижу там ответов по Теории Вероятности, единственная тема по ТВ это моя в этом списке

[dmshar]

Cayrus90, Эти темы частично отвечают на вопрос по нейронным сетям, но я не вижу там ответов по Теории Вероятности, - это вы серьезно?? Как в школе? На сегодня выучить "от сих до сих", а завтра - следующий параграф?? Я уже вам посоветовал. Берете ЛЮБОЙ университетский учебник по теорверу и учите. Подряд. Врят-ли раньше сотой страницы вы уткнетесь в то, что потребует глубоких знаний матанализа. Вот тогда и изучите то, раньше не изучали (интегралы, да и элементы комбинаторики - нынче в школе ведь изучают? )

Answer 2

[AVKor]

Для ТВ однозначно нужны комбинаторика, линейка и матанализ.

В целом, перед изучением высшей математики надо хорошо освоить "школьную".

Comments

[longclaps]

Буду признателен, если расскажете, где в теорвере задействован аппарат линейной алгебры.
И что из комбинаторики востребовано сверх биномиальных коэффициентов?

[Cayrus90]

Спасибо за ответ, со школьной базой проблем нет, в какой последовательности лучше изучать эти науки, я слышал что в комбинаторике используется матанализ

[dmshar]

Cayrus90, А математика - только в школьной программе, специально для детишек - выстроена таким образом, что-бы можно было пройти пошагово, от темы к теме, в строгой последовательности. А на самом деле ВСЕ разделы математики завися друг от друга. Вот такой сложный клубок получается. А вы просто начинаете с одной темы-раздела, переходите к другой, третьей. Потом часто возвращаетесь к предыдущей и еще раз разбираетесь с ней, уже на основе того, что вы к этому моменту доучили. И так постоянно. Так что не зацикливайтесь на последовательности. Берите любой учебник - и вперед!

[AVKor]

Cayrus90, Комбинаторику можно изучить для начала на элементарном уровне. Потом в дополнение к этому ещё производящие функции (тут уже матанализ надо знать).

[AVKor]

longclaps,

Буду признателен, если расскажете, где в теорвере задействован аппарат линейной алгебры.

См, например, Е.С.Вентцель. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. Глава 15.

И что из комбинаторики востребовано сверх биномиальных коэффициентов?

См. другой мой комментарий (для ТС).

[longclaps]

AVKor, да, богато. Эта тощая глава у Вентцеля - просто перепев дифуров, так, для объёма.
Комбинаторики не вижу.

[AVKor]

longclaps,

Эта тощая глава у Вентцеля - просто перепев дифуров

Не более чем дифуры - перепев линейки.

15.6. Линейные и нелинейные операторы. Оператор динамической системы.

Матрицы как бы тоже знать надо (для тех же цепей Маркова).

Комбинаторики не вижу.

Производящие функции.

[longclaps]

AVKor, скажу по-другому: там, где теорвер приносит самостоятельные и самобытные результаты - он вполне обходится без линейки.
Производящие функции - это ряды, начала матана. Полезная штука, но ряды осваивают до комбинаторики (бином только задействуют, да).

[AVKor]

longclaps,

скажу по-другому: там, где теорвер приносит самостоятельные и самобытные результаты - он вполне обходится без линейки.

"Самостоятельные" и "самобытные" результаты? Прикольная терминология.

Производящие функции - это ряды, начала матана.

С.В.Яблонский. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1986. Часть II: Комбинаторный анализ.

[longclaps]

AVKor, ага, прикольная. Когда в теорвере используются дифуры с ожидаемыми результатами - это (для теорвера) не прикольно. Когда для решения комбинаторных задач привлекается аппарат теорвера - это (для теорвера) прикольно.