1樓：徐付成
想搞明白機器學習中數學那一部分的為什麼感覺你還是想深入基礎實現而不是停留在表面的調庫應用。
數學我的學習經歷：mit ocw 中的：18.01 18.02 18.03 18.06學完（都懂但學的不深入，因為沒時間做題）就可以了。
我學完這四門後學看人工智慧中的數學部分感覺大部分情況夠用了。
很多演算法都是基於那些課程的，如（類）牛頓法，svm
2樓：劉斬仙
SVM是個好東西，並不是說在工業界應用的多廣泛，而是他背後涵蓋了很多最優化的思想。
樓主不知道是不是碩士，碩士階段有一門課叫最優化，其實涵蓋了很多機器學習的知識。
可以不用先急著實現演算法，多看看統計學習方法裡面的公式推導，一本小書，開始看難一點，用心耐著性子看完，收穫還是很大的。
3樓：雲飛
SVM核心就在點到平面的距離，然後就是求一下對偶最大化了，SMO確實難一點。一般的機器學習數學不多，需要微積分的多變數部分，線性代數的正定對稱 svd ，統計學的mle map ，這些懂就好說了，如果要弄明白線性回歸貝葉斯邏輯回歸 svm 之間的關係，建模差異，什麼情況下可以互相轉換，至少也要數學分析基礎了，如果要弄明白基礎原理，高等統計學函式空間少不了。
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