Mathematics_for_Machine_Learning:笔记和分步练习解决方案可帮助学生学习机器学习的基础数学。 内容总结自Coursera帝国伦敦学院的课程-源码

机器学习数学 由于Coursera荣誉代码，绝不会共享证书所需的分级作业和考试 请注意，有时github不会加载.ipynb文件或对矩阵使用不正确的图表，请随时下载并在自己的阅读器中使用 我的资料库的目的是为学生提供机器学习的基础数学（特别是那些在帝国理工学院伦敦机器学习数学课程的学生）一些有用的资源，并提供一些指南来指导该课程中的实践练习。 该存储库涵盖以下主题： 线性代数 多元微积分； 主成分分析（PCA）。 基本课程说明（来自帝国理工学院伦敦课程） 对于许多机器学习和数据科学的高级课程，您会发现需要重新学习数学的基础知识-您以前在学校或大学学习过的东西，但是是在另一种情况下讲授的，或者不是很直观，因此您很难将其与计算机科学中的使用方式联系起来。 该专业旨在弥合这一差距，让您快速掌握基础数学，建立直觉的理解并将其与机器学习和数据科学联系起来。 在有关线性代数的第一门课程中，