我竟然混进了 Python 高级圈子！
現(xiàn)如今，計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)已成為技術(shù)發(fā)展的主要推動力。
無論是要翻閱這些領(lǐng)域的文章，還是要參與相關(guān)任務(wù)，你馬上就會遇到一些攔路虎：
想過濾垃圾郵件，不具備概率論中的貝葉斯思維恐怕不行；
想試著進(jìn)行一段語音識別，則必須要理解隨機(jī)過程中的隱馬爾科夫模型；
想通過觀察到的樣本推斷出某類對象的總體特征，估計理論和大數(shù)定理的思想必須建立；
在統(tǒng)計推斷過程中，要理解廣泛采用的近似采樣方法，蒙特卡洛方法以及馬爾科夫過程的穩(wěn)態(tài)也得好好琢磨；
想從文本中提取出我們想要的名稱實(shí)體，概率圖模型也得好好了解。
在看到這些專業(yè)術(shù)語后，很多人就開始打退堂鼓，然后馬上選擇放棄。
為什么會這樣？
因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)所需數(shù)學(xué)知識有極高的學(xué)習(xí)曲線。
那么需要多少數(shù)學(xué)知識呢？賓夕法尼亞大學(xué)的計算機(jī)教授所寫的《計算機(jī)科學(xué)相關(guān)代數(shù)學(xué)、拓?fù)鋵W(xué)、微分學(xué)以及最優(yōu)化理論》，就用 1900 頁的篇幅講解了相關(guān)的數(shù)學(xué)知識。
不要著急，不要害怕，繼續(xù)往下看……
劃重點(diǎn)
01
為什么我要向你推薦它？
我作為一個機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理方面的研究者和實(shí)踐者，參與了大量涉及知識圖譜、語義理解、智能問答等技術(shù)的工程和科研項(xiàng)目。我認(rèn)為，有更簡單、高效的方法可以讓你掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中所需的數(shù)學(xué)知識。
首先，集中力量、緊緊圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)核心算法中所涉及到的知識進(jìn)行學(xué)習(xí)，做好精確打擊。
然后，注重加強(qiáng)基礎(chǔ)知識與算法、應(yīng)用案例之間的聯(lián)系，將理論和算法應(yīng)用場景相互關(guān)聯(lián)，形成學(xué)以致用的實(shí)踐導(dǎo)向。
同時，運(yùn)用好 Python 工具，做到和工程應(yīng)用無縫對接，利用 Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas 等工具強(qiáng)化對知識的理解、提升工作效率。
在上述理念的基礎(chǔ)上，我花費(fèi)數(shù)月時間撰寫了《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)》系列專欄。
在這段時間里，我不僅嚴(yán)密地梳理知識體系的內(nèi)在邏輯，還在講解技巧上投入了很大功夫，最終做到可以深入淺出地向你展現(xiàn)完整的知識體系。
在近期，我將在 GitChat 先后推出 《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)：概率統(tǒng)計》、《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)：線性代數(shù)》 和 《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)：微積分與最優(yōu)化》 三個專欄。這三部分?jǐn)?shù)學(xué)知識的作用分別是：
概率統(tǒng)計是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律、推測未知的思想方法
線性代數(shù)是利用空間投射和表征數(shù)據(jù)的基本工具
微積分與最優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中最終解決方案的落地手段
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的思想方法與核心算法大多都是構(gòu)筑在統(tǒng)計思維方法之上的，所以我們推出的第一個專欄《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)：概率統(tǒng)計》，正是與機(jī)器學(xué)習(xí)緊密相關(guān)的概率統(tǒng)計核心內(nèi)容。
專欄特色
詳解 6 大核心板塊：概率思想、隨機(jī)變量、統(tǒng)計推斷、隨機(jī)過程、采樣理論、概率模型，筑牢機(jī)器學(xué)習(xí)核心基礎(chǔ)。
教你熟練使用 Python 工具庫：依托 numpy、scipy、matplotlib、pandas 工具，無縫對接工程實(shí)踐。
有理論還有實(shí)戰(zhàn)：大量實(shí)戰(zhàn)案例與完整詳細(xì)源碼，反復(fù)加深概率統(tǒng)計思想的深刻理解。
專欄大綱及內(nèi)容特色
第 1 部分：概率思想。我們首先從條件概率和貝葉斯方法入手，闡明條件、獨(dú)立、相關(guān)等基本概念，掌握聯(lián)合、邊緣的計算方法，我們將一起構(gòu)建起認(rèn)知世界的概率思維體系。
第 2 部分：隨機(jī)變量。我們將重點(diǎn)介紹隨機(jī)變量主干內(nèi)容，從單一隨機(jī)變量的分布過渡到多元隨機(jī)變量的分析，最后重點(diǎn)闡述大數(shù)定理和中心極限定理，并初步接觸蒙特卡洛方法，和讀者一起建立重要的極限思維。
第 3 部分：統(tǒng)計推斷。這部分我們關(guān)注的是如何通過部分的樣本集合推斷出我們關(guān)心的總體特征，這在現(xiàn)實(shí)世界中非常重要。在參數(shù)估計的思想方法基礎(chǔ)上，我們重點(diǎn)關(guān)注極大似然估計和貝葉斯估計這兩種方法。
第 4 部分：隨機(jī)過程。我們將關(guān)注由一組隨機(jī)變量構(gòu)成的集合，即隨機(jī)過程。股票的波動、語音信號、視頻信號、布朗運(yùn)動等都是隨機(jī)過程在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)例。我們在隨機(jī)過程的基本概念之上，將重點(diǎn)分析馬爾科夫鏈，梳理其由靜到動的演變，探索變化的過程和不變的穩(wěn)態(tài)。
第 5 部分：采樣理論。我們將重點(diǎn)關(guān)注如何獲取服從目標(biāo)分布的近似采樣方法，從基本的接受-拒絕采樣入手，逐漸深入到馬爾科夫鏈-蒙特卡洛方法，通過動態(tài)的過程進(jìn)一步深化對隨機(jī)過程、隨機(jī)理論以及極限思想的理解。
第 6 部分：概率模型。這里我們將介紹概率圖模型中的一種典型模型：隱馬爾科夫模型，熟悉狀態(tài)序列的概率估計和狀態(tài)解碼的基本方法，為后續(xù)學(xué)習(xí)的概率圖模型打好基礎(chǔ)。
知識圖譜如下：
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02
現(xiàn)在訂閱你能獲得什么？
1. 專業(yè)老師陪伴式教學(xué)
張雨萌：清華大學(xué)碩士/機(jī)器學(xué)習(xí)書籍作者
畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，目前從事機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理方面的研究。他參與的工程和科研項(xiàng)目涉及知識圖譜、語義理解、智能問答等領(lǐng)域。熱愛技術(shù)寫作的他，尤其擅長梳理知識體系的內(nèi)在邏輯，從而深入淺出地展現(xiàn)知識體系。
2. 360度全方位答疑服務(wù)
每個專欄都配有多個答疑交流群便于你們提問，老師幾乎全程在線解答。群內(nèi)還會有小助手負(fù)責(zé)日常整潔，讓你在交流學(xué)習(xí)的同時不受到外界干擾。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的我竟然混进了 Python 高级圈子！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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