華校專，曾任阿里巴巴資深算法工程師、智易科技首席算法研究員，現(xiàn)任騰訊高級研究員，《Python 大戰(zhàn)機器學(xué)習(xí)》的作者。

最近發(fā)現(xiàn)了一個神奇的網(wǎng)站：www.

為什么說神奇呢，因為發(fā)現(xiàn)這個網(wǎng)站包含了一名叫做華校專的作者多年的算法學(xué)習(xí)筆記總結(jié)開源了出來，書中資料非常豐富，主要包含了如下主題：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、常用工具。我看了下，心里約莫著這個筆記應(yīng)該可以幫助很多同學(xué)提升一下。

筆記地址：

http://www./

數(shù)學(xué)部分包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、概率論基礎(chǔ)、數(shù)值計算基礎(chǔ)以及蒙特卡洛采樣等。

統(tǒng)計學(xué)習(xí)部分包含了機器學(xué)習(xí)簡介、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹、集成學(xué)習(xí)、KNN、EM算法、主題模型等等。

深度學(xué)習(xí)專題也有涉及，從深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到反向傳播算法再到正則化、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、詞向量、CTR模型都有介紹。

書中還有一些常用的小工具推薦，包括CRF、Lightgbm、Xgboost、Scikit-learn、Spark、Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib等常用的庫和包。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

一位優(yōu)秀的AI算法工程師應(yīng)該有強大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，根據(jù)資料，線性代數(shù)你要會向量操作、矩陣運算以及特殊函數(shù)。概率論相關(guān)知識點，要掌握概率與分布、期望和方差、大數(shù)定律及中心極限定理、常見概率分布、先驗分布與后驗分布、信息論。

數(shù)值計算這門課程你要了解數(shù)值穩(wěn)定性、梯度下降法、二階導(dǎo)數(shù)與海森矩陣、牛頓法、擬牛頓法、約束優(yōu)化。

當然，蒙特卡洛方法與 MCMC 采樣也是必備的。

統(tǒng)計學(xué)習(xí)

除了常規(guī)的降維、聚類、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹等。隱馬爾可夫模型你需要知道：隱馬爾可夫模型HMM、HMM 基本問題、最大熵馬爾科夫模型MEMM。概率圖與條件隨機場也要掌握概率圖模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機場、條件隨機場CRF

邊際概率推斷也要會精確推斷和近似推斷。主題模型要掌握Unigram Model、pLSA Model、LDA Model、LDA優(yōu)化、sentence-LDA、模型討論等。

統(tǒng)計學(xué)習(xí)這部分，是本資料篇幅最大，內(nèi)容最豐富的一部分，算上機器學(xué)習(xí)簡介，資料一共19個章節(jié)。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)共有9個章節(jié)，以深度學(xué)習(xí)簡介開始以工程實踐指導(dǎo)原則結(jié)束，需要掌握知識點如下所示：

全套手冊PDF獲取