মেশিন লার্নিংয়ের জন্য শিক্ষানবিশ গণিতের বই


14

আমি একজন কম্পিউটার বিজ্ঞান প্রকৌশলী যা পরিসংখ্যান বা অগ্রণী গণিতে কোন পটভূমি নেই।

আমি রসচা এবং মিরজালিলির পাইথন মেশিন লার্নিং বইটি অধ্যয়ন করছি , কিন্তু যখন আমি মেশিন লার্নিংয়ের গণিতটি বোঝার চেষ্টা করছিলাম, তখন বন্ধুরা আমাকে স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ের উপাদানগুলির পরামর্শ দেয় এমন দুর্দান্ত বইটি বুঝতে পারি না ।

আপনি কি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আরও সহজ পরিসংখ্যান এবং গণিতের বই জানেন? আপনি যদি না, আমি কিভাবে সরানো উচিত?


আমার পরিসংখ্যানগুলিতে বিএসসি অনার্স রয়েছে এবং বর্তমানে সিম্পিলিলারিনের সাথে ডেটা সায়েন্সে একটি অনলাইন মাস্টার্স প্রোগ্রাম নিচ্ছি ... তথ্য বিজ্ঞানী হতে একজনের পরিসংখ্যানের দৃ strong় ব্যাকগ্রাউন্ড থাকতে হবে ... কারণ মেশিন লার্নিংয়ের বেশিরভাগ মডেল ম্যাথসের উপর ভিত্তি করে এবং পরিসংখ্যানগুলি যা ডিগ্রি স্তরে বা আরও ভাল শেখানো হয় ... আমার পরামর্শ হবে অজগর দিয়ে ডেটা সায়েন্স হ্যান্ডবুক পড়তে ... আমাকে pchiita@gmail.com এ একটি ইমেল প্রেরণ করুন ... যাতে আমি আমার গুগল ড্রাইভে আমার উপাদানগুলি ভাগ করতে পারি। .. আমার কাছে অনেক ভাল বই আছে ... সুখী শেখা ....
পল চিটা 26'18

উত্তর:


8

যদিও আপনার বইয়ের দরকার আছে, আমি পরিসংখ্যানগুলি বোঝার জন্য যথাক্রমে নিম্নলিখিত কোর্সগুলিকে সুপারিশ করি যা মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের অন্যান্য কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। তারা মুক্ত।

আমি যদি কোনও বইয়ের সুপারিশ করতে চাই তবে আমি নিম্নলিখিত বইটি সুপারিশ করব যা সিসি লাইসেন্সের অধীনে বিনামূল্যে । এর চমৎকার উদাহরণ রয়েছে এবং এটি অনেক ব্যবহারিক; তদতিরিক্ত, এতে প্রচুর কোড রয়েছে যা আপনাকে বাস্তব বিশ্বের উদাহরণগুলিতে পরিসংখ্যান বোধ করতে সহায়তা করে।

এছাড়াও নীচের লিঙ্কটি সাহায্য করতে পারে:


জবাবের জন্য ধন্যবাদ. তবে আমি বই পছন্দ করি, আপনার কি কোনও পরামর্শ আছে?
তান্তারোস

@ তান্তারোস আমি উত্তরটি আপডেট করেছি
মিডিয়া

আরেকটি লিঙ্ক যুক্ত করা হয়েছে ..
আদিত্য

লিনিয়ার বীজগণিত, ক্যালকুলাস ইত্যাদি সম্পর্কে কী? আমি হাই স্কুল থেকে গণিত অনুশীলন করেছি, তাই আমি প্রাথমিকভাবে স্ক্র্যাচ থেকে শুরু। যাইহোক, ive একটি সময় জন্য প্রোগ্রামিং হয়েছে। সেখানে একটি হল সাম্প্রতিক গণিতের বিভিন্ন ধরনের যে অসুস্থ 2018/2019 সালে এমএল জন্য প্রয়োজন একটি তালিকা ?! ধন্যবাদ
ওল্ডবয়

অবশ্যই, একটি বিশেষীকরণ আছে। আমি এর সঠিক নামটি মনে রাখছি না t এর তিনটি কোর্স রয়েছে এবং এটি আপনার প্রয়োজনীয়। এটি মিলি জন্য গণিত।
মিডিয়া

2

লিনিয়ার বীজগণিতের পরিচিতি https://math.mit.edu/~gs/linearalgebra/ একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট। আপনি সম্ভাবনা তত্ত্ব, লিনিয়ার বীজগণিত এবং পরিসংখ্যানের সাথে ভাল আছেন তা নিশ্চিত করুন। খুব গভীরতার জ্ঞান প্রয়োজন হতে পারে না তবে একটি ভাল জ্ঞান থাকা প্রয়োজন।


ive অন্য কোথাও শুনেছি যে অসুস্থকে রৈখিক বীজগণিত জানা প্রয়োজন, তবে ক্যালকুলাসও? এটা কি সত্য? আমি শুধু জানতে চাই যে 2018/2019-এ মেশিন লার্নিংয়ের গণিতটি বুঝতে কোন ধরণের গণিত একেবারে অপরিহার্য! কোন সাহায্যের ব্যাপকভাবে প্রশংসা হবে!!
ওল্ডবয়

2

অ্যানালিটিক্সে আমার মাস্টার করার আগে, আমার সিনিয়ররা মেশিন লার্নিং এবং স্ট্যাটিস্টিকস সম্পর্কে আরও জানতে এই দু'টি বইয়ের মধ্য দিয়ে যাওয়ার পরামর্শ দিয়েছিলেন।

যথা:

  1. এসপিএসএস / আর - অ্যান্ডি ফিল্ডের সাথে পরিসংখ্যান আবিষ্কার করা
  2. সবার জন্য আরম্ভ এবং আর
  3. ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ - কে ক্লিক করবে, কিনবে, মিথ্যা বলবে বা মরে যাবে এই ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা
  4. ব্যবসায়ের জন্য ডেটা সায়েন্স এবং আরও অনেক কিছু

আপনি যদি এই বইগুলি অনলাইনে খুঁজে না পান, তবে আমাকে লিঙ্কটি ভাগ করে নেবেন জানিয়ে দিন, আমার ড্রাইভে সেগুলি আছে। এই বইগুলি পরিসংখ্যানের মৌলিক বিষয়গুলি বোঝার ক্ষেত্রে আমাকে সাধারণ ব্যক্তির ক্ষেত্রে উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করে সহায়তা করেছিল।

আপনি যদি কিছু অনলাইন কোর্স সন্ধান করছেন, আমাকে জানতে দিন আপনি কয়েকটি ভাল কোর্সের পরামর্শ দিতে পারেন (তাদের বেশিরভাগই নিখরচায়)।


1
আর বা কোনও সরঞ্জাম সহ বেশিরভাগ বইগুলি তার সমস্যার সমাধান করবে না।
dksahuji

1
আসলে আমি কেন তাকে এই বইয়ের পরামর্শ দিয়েছিলাম তার উদাহরণগুলি, উদাহরণগুলি খুব সুন্দর এবং সহজেই বোঝা যায় এবং
যথাযথভাবে সেগুলি

@ Toros91 আপনি কি লিঙ্কগুলি সরবরাহ করবেন? আমার ধারণা তাদের উল্লেখ করা উচিত :)
মিডিয়া

1
@ মিডিয়ার আমার ছোট সংগ্রহগুলির একটি দেখুন (এখনই রক্ষণাবেক্ষণ করা হয় না) ( 1drv.ms/f/s!AffNelcf3iAgm5t4luUhUFal8II )
আদিত্য

@ অদিত্য নিশ্চিত :)
মিডিয়া

1

আমি আপনার প্রশ্ন থেকে বলতে পারি না আপনি গণিতে কতটা পারদর্শী বা আপনার পড়াশোনা কোথায় থামে। আমি ধরে নেব যেহেতু আপনি একটি কম্পিউটার সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যে আপনি বীজগণিত, জ্যামিতি এবং সম্ভবত কিছু ক্যালকুলাসের সাথে পরিচিত।

আমি আপনাকে পরিসংখ্যান এবং বর্ণনাকারী, অনুসন্ধানের তথ্য বিশ্লেষণ, পারস্পরিক সম্পর্ক, বিতরণ ইত্যাদির মত ধারণাগুলি পড়ার মাধ্যমে আপনার শেখার শুরু করার পরামর্শ দিচ্ছি। আমি দেখতে পাচ্ছি যে আপনি ভিডিওগুলির চেয়ে বই পছন্দ করেন, সুতরাং আমি আপনাকে অর্ধেক উপায়ে দেখা করব এবং অনলাইনে কয়েকটি বই সরবরাহ করব এবং সেই সাথে দুটি বা দুটি বই যা আপনি মুদ্রণে কিনতে পারেন।

প্রথমত, আমি পরিসংখ্যানগুলিতে পেন স্টেটের অনলাইন স্নাতক কোর্স পাঠ্যক্রমটি সুপারিশ করতাম । আপনি বামে মেনুটি ব্যবহার করে তাদের প্রতিটি কোর্স অন্বেষণ করতে পারেন। আপনি একবার কোনও কোর্স নির্বাচন করে নিলে অবশ্যই কোর্সের ওয়েবপৃষ্ঠায় স্ক্রোল করুন এবং "অনলাইন কোর্সের নোটগুলি" পড়ার লিঙ্কটিতে ক্লিক করুন। এই কোর্সগুলির জন্য কোর্স নোটগুলি নোটের চেয়ে অনেক বেশি এবং সম্পূর্ণ বইয়ের মতো পড়তে হয়। তারা খুব শিক্ষণীয়। এছাড়াও, পেন স্টেটের অনলাইন স্নাতক কোর্সের পাঠ্যক্রমটি পরিসংখ্যানগুলিতেও দেখুন , যদি আপনি স্নাতক কোর্স ওয়ার্কের মধ্যে এমন কিছু খুঁজে পান যা খুব উন্নত এবং "সরল" ব্যাখ্যা চান।

দ্বিতীয়ত, জন এইচ। ম্যাকডোনাল্ডের জৈবিক পরিসংখ্যানের হ্যান্ডবুকটি পর্যালোচনা করুন । শিরোনাম আপনাকে বোকা বানাবেন না; এই বইটি পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের উপর একটি দুর্দান্ত প্রাথমিক যা কোনও ডোমেনের জন্য প্রযোজ্য।

তৃতীয়, জেরার্ড ডালাল কর্তৃক দ্য লিটল হ্যান্ডবুক অফ স্ট্যাটিস্টিকস পর্যালোচনা করুন । আবার, শিরোনাম আপনাকে বোকা বানাবেন না; এই বইটি আরেকটি রত্ন যা আপনাকে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানের মৌলিক বিষয়গুলির মধ্য দিয়ে চলে।

চতুর্থত, অ্যালেন ডোনাইয়ের থিংক স্ট্যাটাস বইটি দেখুন । পূর্ববর্তী সংস্করণটির একটি বিনামূল্যে সংস্করণ রয়েছে; সর্বাধিক সাম্প্রতিক সংস্করণ আপনাকে কিনতে হবে। যদিও এটি লাভজনক, বিশেষত যদি আপনি পাইথনে কাজ করেন। এই বইতে লেখক আপনাকে বাস্তব-বিশ্ব (খেলনা) ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে পাইথন ব্যবহার করে পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণ শেখায়। এটি কাজ করার জন্য একটি সত্যই দুর্দান্ত বই।

শেষ অবধি, জোয়েল গ্রাস দ্বারা স্ক্র্যাচ থেকে ডেটা সায়েন্স পরীক্ষা করে দেখুন । এই বইটি ডেটা বিশ্লেষণকে (পরিসংখ্যানের ফান্ডামেন্টালের পরিবর্তে) আরও ফোকাস করে এবং মেশিন লার্নিং এবং মডেলিংয়ের উপর আরও বেশি জোর দেয়। এটি রিয়েল-ওয়ার্ল্ড (খেলনা) ডেটাসেটের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ এবং পরিচালনা করার জন্য আপনাকে পাইথন (এবং পাইথন ডেটা সায়েন্স স্ট্যাক) ব্যবহার করে। কাজ করার জন্য আরেকটি দুর্দান্ত বই।


1

মনে রাখবেন যে আমি প্রয়োগিত পরিসংখ্যানগুলিতে মাস্টার্স করার সময়, আমি আপনাকে একটি খুব সহজ উত্তর দিতে যাচ্ছি: সম্ভাব্যতার উপর একটি কোর্স করুন।

আধুনিক এমএল প্রোগ্রামিং ফ্রেমওয়ার্কগুলির বেশিরভাগই গণিতের একটি বিশাল সংখ্যা ডেটা সায়েন্সের বাইরে নিয়ে যায়; বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে আপনার সত্যিই এটির প্রয়োজন হবে না। তবে আপনাকে সর্বদা আপনার ফলাফলগুলি বোঝার দক্ষতার প্রয়োজন হবে এবং ফলাফলের সিংহভাগ সম্ভাবনার মধ্যে প্রকাশ করা হবে। যদি আমি ডেটা সায়েন্সে নতুন হয়ে থাকি তবে আমি সম্ভাব্যতার উপর একটি সংক্ষিপ্ত কোর্স করতাম, অনুপাত এবং শতাংশের সত্যিকার অর্থে কী বোঝার তা বুঝতে চেষ্টা করি এবং তখন আমি একটি কাঠামো (টেনসরফ্রোতের মতো) সত্যিই খুব ভালভাবে জানার জন্য কাজ করব। যদি আপনি এটি করতে পারেন তবে আপনি কিছু সত্যিই আকর্ষণীয় অ্যালগরিদম লিখতে পারেন এবং গণিতে অবিচ্ছিন্ন হতে হবে না।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.