머신 러닝을 배우려면 어떤 수학 기술이 필요합니까? [닫은]

이 온라인 강의 를 기계 학습 에 참여시키는 데 관심 이 있습니다 . 수학은 매우 기초적이며 기본적으로 칸 아카데미에서 수학을 처음부터 배우고 있습니다. 프로그래밍 방식으로 나는 상당한 경험과 좋은 전반적인 이해를 가지고 있습니다. 제 질문은 머신 러닝을 효과적으로 이해하고 활용하기 위해 어떤 수학 기술이 필요합니까?

이 과정은 특별히 '많은'수학 배경이없는 사람들이 이용할 수 있도록 설계되었습니다. 물론 '많이'는 상대적인 용어입니다. 이 경우 '미적분에 대한 지식은 도움이되지만 필수는 아닙니다'를 의미합니다. 이 과정은 미분 미적분학의 일부 결과를 사용하지만 미적분 자신을 몰라도 퀴즈에 답하고 프로그램을 완료 할 수 있습니다. 구현해야 할 일부 수식의 출처를 이해하지 못합니다.

기본 선형 대수 (벡터 및 행렬 조작)에 익숙하고 대수 및 지수 함수를 사용해야합니다.

사물을 "쉬운"상태로 만들려면 고유 벡터를 통해 선형 대수 를 알아야 합니다. 또한 좋은 통계 배경 에 강한 강조와 회귀 , 클러스터링 및 Baye의 정리 . 그래디언트 에 대해 아는 것도 아프지 않습니다. 다른 CS와 마찬가지로 그래프 이론도 도움이됩니다.

물론 가장 기본적인 전제 조건으로 코스를 수강 할 수 있지만 어쨌든 기본 자료를 철저히 이해하는 것이 좋습니다.