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▌自學機器學習為什麼常失敗？
機器學習演算法背後，由微積分、線性代數...等數學理論支撐。大部分的自學者很難看懂這些數學公式，半途而廢，或進而在一知半解的情況下，硬抄、硬套其他人寫好的程式碼，無法活用並解決自己的問題。
市面學習資源，大多講某某演算法「是什麼」、「怎麼做」；而很少講「為什麼要用該演算法」，以及「什麼時候該用這個演算法」。導致自學者常常張冠李戴，把解決特定問題的某種演算法，囫圇吞棗地硬套到另一種問題身上。
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▌上完課後，可以解決職場或生活上哪些問題？
舉凡目前手機「人臉辨識」，或者蘋果手機的 Siri 「語音助理」，自動駕駛，智慧家電（根據外界溫濕度、自動調節環境...等），無人農場、牧場（以機器監控植物、牲畜當下狀況，給予水、肥料、飼料...等），語言翻譯軟體／App（講中文→翻譯出日文），購物車推薦系統（「買了這項物品的人，也買了...」）...都是機器學習可以解決的範圍。
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線性代數自修 在 [線代] 自學線代方式請益- 看板Math - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
目前我爬過各大版後總結有兩個大家最推的方式可以自學線代
1. 上莊重的線代開放式課程搭配Friedberg的線性代數中譯本(目前原文絕版)
2. 另一個是直接K黃子嘉的線代三本
目前對線性代數的認識很淺，大學沒特別學過線性代數
頂多是專業科目用過線性代數
如研究所量子力學，波動學，剛體運動學，還有工數內容的線代
以上兩個方式是我爬過最好的自學線代方法
不知道兩者的差異在哪裡?
哪個比較適合有一點應用上的認識學生?
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