ดาวน์โหลดไปอ่านฟรีได้
เป็นคณิตศาสตร์สำหรับ machine learning
(สาขาหนึ่งของ AI)
ผู้แต่ง Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
หนังสือแบ่งเป็น 2 ส่วน
.
ส่วนแรก 1: พื้นฐานเลข
1) Introduction and Motivation
2) Linear Algebra
3) Analytic Geometry
4) Matrix Decompositions
5) Vector Calculus
6) Probability and Distribution
7) Continuous Optimization
ส่วนที่ 2: Central Machine Learning Problems
8) When Models Meet Data
9) Linear Regression
10) Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
11) Density Estimation with Gaussian Mixture Models
12) Classification with Support Vector Machines
ดาวน์โหลดได้ที่ลิงก์นี้
https://mml-book.github.io/
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ตัวอย่างโค้ดประกอบหนังสือ
https://github.com/mml-book/mml-book.github.io
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แต่เนื่องจากเล่มข้างบน
เนื้อหาเป็นภาษาอังกฤษ
ถ้าใครสนใจเนื้อหาภาษาไทย
ก็ขอแนะนำ ประชาสัมพันธ์ขายหนังสือ AI
โดยไม่ต้องมีความรู้เรื่องโค้ดดิ้ง ขอให้มีพื้นฐานเลข ม. ปลาย ก็อ่านได้
.
😻 หนังสือชื่อว่า "AI ไม่ยาก เรียนรู้ด้วยเลขม. ปลาย"
.
ก็สั่งซื้อ ebook ได้ที่นี้ (ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษขาย)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ที่
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
ราคาขาย 295 บาท ฿
แต่ถ้าซื้อผ่านระบบของ Apple จะแพงขึ้น ราคา 329 บาท ฿
วิธีอ่าน อ่านผ่านแอพหรือโปรแกรมเท่านั้น
.
✍ เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
同時也有1252部Youtube影片,追蹤數超過6萬的網紅Herman Yeung,也在其Youtube影片中提到,Note download 筆記下載 : https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html Past Paper (香港公共圖書館): https://mmis.hkpl.gov.hk/web/guest/hkcee-and-hka...
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vector and matrix 在 Herman Yeung Facebook 的最佳貼文
深宵出 post,問問大家意見,因為有好幾個 course 都已經上完最後一班,但仍有人想我加開,但係都要睇睇有幾多人真係有興趣,而家以 pm 形式收集大家意見,以下課程如果重開,一天上四堂,有哪一個大家有興趣
(1) core - A天書 (四堂)
(2) core - B天書 (四堂)
(3) core - E天書 (四堂)
(4) core - F天書 (四堂)
(5) M1 - Binomial Theorem 二項式定理, Exponential function 指數函數, Differentiation 微分, App of d (Tangent, rate) 微分應用 (切線、改變率) (四堂)
(6) M1 - App of d (max, min) 微分應用 (極大、極小), Integration 積分, Application of integration 積分應用, Trapezium rule 梯形法則 (四堂)
(7) M1 - Bayes' Theorem 貝葉斯定理, Basic Statistics 基礎統計, Normal Distribution 正態分佈 (四堂)
(8) M1 - 4 Distribution 四大分佈 Bernoulli, Binomial, Geometric and Poisson Distribution 伯努利、二項、幾何 及 泊松分佈, Point and interval Estimation 點與間距估計 (四堂)
(9) M2 - Surd 根式, Mathematical induction 數學歸納法, Binomial Theorem 二項式定理, Trigonometry 三角學 (四堂)
(10) M2 - e & limit e及極限, Differentiation 微分, App of d - tangent, normal 微分應用 - 切線、法線, App of d - rate of change 微分應用 - 改變率, App of d - max, min 微分應用 - 極大、極小值 (四堂)
(11) M2 - curve sketching 曲線描繪, integration 積分, Area and volume 面積及體積 (四堂)
(12) M2 - Matrix 矩陣, System of linear equation 線性方程組 (四堂)
(13) M2 - 2 Dimension vector 平面向量, 3 Dimension vector 立體向量 (四堂)
另外亦有同學要求我地開一個關於
(14) Linear Programming 線性規劃的鬼馬課程 ($200 /2小時)
(15) Mensuration 求積法 的鬼馬課程 ($200 /2小時)
大家如果對上面任何課程有興趣可以 pm 我們
收集大家資料後會火速安排開班
P.S. M1, M2 的課程會於大家考完主科後先開班
多謝各位同學的意見 ^^
vector and matrix 在 Herman Yeung Facebook 的最讚貼文
中六 M1, M2 同學注意,市場調查︰
有同學要求我於考完數學 Core 後重開早前的 regular 某些期數的課程,現進行調查,旺角開班,有意請回覆此 post︰
M1第一期︰
1. Bayes' Theorem 貝葉斯定理
2. Basic Statistics 基礎統計
3. Normal Distribution 正態分佈"
M1第二期︰
1. 4 Distribution 四大分佈
2. Point and interval Estimation 點與間距估計"
M1第三期
1. Binomial Theorem 二項式定理
2. Exponential function 指數函數
3. Differentiation 微分
4. App of d (Tangent, rate) 微分應用 (切線、改變率)"
M1第四期
1. App of d (max, min) 微分應用 (極大、極小)
2. Integration 積分
3. Application of integration 積分應用
4. Trapezium rule 梯形法則"
M2第一期
1. curve sketching 曲線描繪
2. integration 積分
3. Area and volume 面積及體積"
M2第二期
1. Matrix 矩陣
2. System of linear equation 線性方程組"
M2第三期
1. 2 Dimension vector 平面向量
2. 3 Dimension vector 立體向量"
M2第四期
1. Surd 根式
2. Mathematical induction 數學歸納法
3. Binomial Theorem 二項式定理
4. Trigonometry 三角學
M2第五期
1. e & limit e及極限
2. Differentiation 微分
3. App of d - tangent, normal 微分應用 - 切線、法線
4. App of d - rate of change 微分應用 - 改變率
5. App of d - max, min 微分應用 - 極大、極小值
如果真係開班,會一天上完一整期,
夠人就開班,唔夠人就當我無 POST 過
(有意者請回覆︰ e.g. M1第二期、第三期)
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https://goo.gl/NQiKs3 ……… M2 (Mathematical Induction 數學歸納法)
https://goo.gl/AQUc8X ……… M2 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/sZRTyf ……… M2 (Trigonometry 三角學)
https://goo.gl/d6qf6M ……… M2 (e & Limit, e 及極限)
https://goo.gl/BzGaZ8 ……… M2 (Differentiation 微分)
https://goo.gl/S1kXAs ……… M2 (Tangent & Normal 切線及法線)
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https://goo.gl/8y48pq ……… M2 (Curve Sketching 曲線描繪)
https://goo.gl/l7deTJ ……… M2 (Integration 積分)
https://goo.gl/hgjfpQ ……… M2 (Application of Integration 積分應用)
https://goo.gl/Cf1pWe ……… M2 (Matrix 矩陣)
https://goo.gl/QwUZX4 ……… M2 (System of Linear Equations 線性方程組)
https://goo.gl/GFE7jx ……… M2 (2D & 3D Vector 平面&立體向量)
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