@KirkDBorne: "机器学习纸笔练习" 下载211页PDF：http://arxiv.org/abs/2206.13446 作者GitHub：h…

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摘要

这篇论文提供了211页的纸笔练习合集，涵盖了机器学习的关键主题，包括线性代数、优化、图模型和变分推断，旨在作为教育资源。

"机器学习纸笔练习" 下载211页PDF：http://arxiv.org/abs/2206.13446 作者GitHub：https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises… ————— #DataScientist #AI #ML #DataScience
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“Pen and Paper Exercises in Machine Learning” 下载211页PDF：http://arxiv.org/abs/2206.13446 作者GitHub：https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises… ————— #DataScientist #AI #ML #DataScience

机器学习中的笔纸练习

来源：https://arxiv.org/abs/2206.13446 查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2206.13446）

摘要：这是一份（主要是）机器学习中的笔纸练习合集。练习涵盖以下主题：线性代数、优化、有向图模型、无向图模型、图模型的表达能力、因子图与消息传递、隐马尔可夫模型的推理、基于模型的学习（包括ICA和非归一化模型）、采样与蒙特卡洛积分，以及变分推理。

提交历史

来自：Michael Gutmann [查看邮件（https://arxiv.org/show-email/abaa720a/2206.13446）] **[v1]**2022年6月27日星期一 16:53:30 UTC（1,679 KB）

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