توضیحات
Machine Learning is everywhere these days and a lot of fellows desire to learn it and even master it! This burning desire creates a sense of impatience. We are looking for shortcuts and willing to ONLY jump to the main concept. If you do a simple search on the web, you see thousands of people asking ‘How can I learn Machine Learning?’, ‘What is the fastest approach to learn Machine Learning?’, and ‘What are the best resources to start Machine Learning?’ extit. Mastering a branch of science is NOT just a feel-good exercise. It has its own requirements.
One of the most critical requirements for Machine Learning is Linear Algebra. Basically, the majority of Machine Learning is working with data and optimization. How can you want to learn those without Linear Algebra? How would you process and represent data without vectors and matrices? On the other hand, Linear Algebra is a branch of mathematics after all. A lot of people trying to avoid mathematics or have the temptation to ‘just learn as necessary.’ I agree with the second approach, though. extit: You cannot escape Linear Algebra if you want to learn Machine Learning and Deep Learning. There is NO shortcut.
The good news is there are numerous resources out there. In fact, the availability of numerous resources made me ponder whether writing this book was necessary? I have been blogging about Machine Learning for a while and after searching and searching I realized there is a deficiency of an organized book which extbf teaches the most used Linear Algebra concepts in Machine Learning, extbf provides practical notions using everyday used programming languages such as Python, and extbf be concise and NOT unnecessarily lengthy.
In this book, you get all of what you need to learn about Linear Algebra that you need to master Machine Learning and Deep Learning.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این روزها یادگیری ماشینی در همه جا وجود دارد و بسیاری از دوستان مایل به یادگیری آن و حتی تسلط بر آن هستند! این میل سوزان باعث ایجاد حس بی حوصلگی می شود. ما به دنبال میانبرها هستیم و مایلیم فقط به مفهوم اصلی بپریم. اگر یک جستجوی ساده در وب انجام دهید، هزاران نفر را میبینید که میپرسند «چگونه میتوانم یادگیری ماشینی را یاد بگیرم؟»، «سریعترین رویکرد برای یادگیری یادگیری ماشین چیست؟» و «بهترین منابع برای شروع یادگیری ماشینی چیست؟» ؟ خروج تسلط بر شاخه ای از علم فقط یک تمرین احساس خوب نیست. الزامات خاص خود را دارد. یکی از حیاتی ترین الزامات برای یادگیری ماشینی جبر خطی است. اساساً، اکثر یادگیری ماشینی با داده ها و بهینه سازی کار می کند. چگونه می توانید آن ها را بدون جبر خطی یاد بگیرید؟ چگونه داده ها را بدون بردار و ماتریس پردازش و نمایش می دهید؟ از طرف دیگر جبر خطی شاخه ای از ریاضیات است. بسیاری از مردم سعی می کنند از ریاضیات اجتناب کنند یا وسوسه می شوند که «فقط در صورت لزوم یاد بگیرند». هرچند با رویکرد دوم موافقم. extit: اگر می خواهید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را یاد بگیرید، نمی توانید از جبر خطی فرار کنید. هیچ میانبری وجود ندارد. خبر خوب این است که منابع متعددی وجود دارد. در واقع، در دسترس بودن منابع متعدد مرا به این فکر انداخت که آیا نوشتن این کتاب ضروری است؟ من مدتی است که در مورد یادگیری ماشین وبلاگ می نویسم و پس از جستجو و جستجو متوجه شدم کمبود یک کتاب سازمان یافته وجود دارد که extbf پرکاربردترین مفاهیم جبر خطی در یادگیری ماشینی را آموزش می دهد، extbf مفاهیم کاربردی را با استفاده از زبان های برنامه نویسی روزمره مانند Python ارائه می دهد. ، و extbf مختصر باشد و غیر ضروری طولانی نباشد. \ در این کتاب، شما همه چیزهایی را که در مورد جبر خطی نیاز دارید و برای تسلط بر یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق نیاز دارید، دریافت می کنید.
tag : دانلود کتاب جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین , Download جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین , دانلود جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین , Download Practical Linear Algebra for Machine Learning Book , جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین دانلود , buy جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین , خرید کتاب جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین , دانلود کتاب Practical Linear Algebra for Machine Learning , کتاب Practical Linear Algebra for Machine Learning , دانلود Practical Linear Algebra for Machine Learning , خرید Practical Linear Algebra for Machine Learning , خرید کتاب Practical Linear Algebra for Machine Learning ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.