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ML/NLP 数学功底到底要多少?

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tommy410303 发表于 2016-3-19 10:43:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

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lz是美本CS, 最近一直想搞NLP科研,但又不好意思什么都不懂就去找教授,于是自己开始看Manning的Statistical Natural Language Processing神书,发现数理统计有点吃不消了。.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
可能也是由于美本的原因,比国内同学数学课上的少难度低些(大二,CS系的数学仅要求了微积分,线性代数,离散数学,概率统计,都属于intro级的没有证明的),所以一看到Gamma函数,Beta/Dirichlet分布,LDA之类的就晕,繁杂一些的式子(比如需要分部积分的,sigma求和的,极限运算的)化简/分析不了。

看样子是要选点数学系的课了...想要速成的话选哪些呢?(e.g.有必要上微分方程和实分析吗?)
xlhdh 发表于 2016-3-19 13:53:43 | 显示全部楼层
Short answer: 越多越好。. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
中等长度:高级一点的statistics,把那些分布翻过来倒过去讲的那种;高级一点的probability,一定一定一定要熟,有很多公式常用;求导积分这些,自己看看应该就会了吧;calc3,多维的求导积分这些是必备利器一定要熟练;有时间的话calc2也可以学一下,不过感觉很难却没有calc3有用。.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
补充内容 (2016-3-19 14:02):. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
另外 numpy/scipy,matlab,R这之中应该要熟至少一个~
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halcyon999 发表于 2016-4-8 20:50:20 | 显示全部楼层
NLP就是ML的一个分支啦,主要还是离不开probability, statistics和linear algebra
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草袋豆子 发表于 2016-3-20 02:43:11 | 显示全部楼层
xlhdh 发表于 2016-3-19 13:53
Short answer: 越多越好。
中等长度:高级一点的statistics,把那些分布翻过来倒过去讲的那种;高级一点的 ...

感谢你的建议……. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
我上过类似的课,我那初中数学水平完全无法HANDLE这些课的难度。
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cccpwx 发表于 2016-3-20 06:19:52 | 显示全部楼层
我觉得多学一点统计、高等代数或是工程矩阵论比较有用。
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yloco88 发表于 2016-3-23 07:07:55 | 显示全部楼层
我UMD CS大四, 我觉得CS总体上都不需要学DIFF EQ。
课的我觉得就学学统计的两门基础课(我们学校的叫Applied Probability and Statistics I/II), 这两门课学完我觉得你见到大多数统计的那些notation你起码不会觉得是天书了。
线代相关的学学都不错,  combinatorics也可以, 线代主要是为了强化数学基础。-google 1point3acres
我觉得LZ现在才大二, 还是以巩固基础为主,那些牛逼上天的东西其实并不一定在现实中就一定会用。

我们学校的400级别ML课其实算是水课之一。。。毕竟许多ML的M方法是以统计为基础。
.1point3acres缃
LZ加油, 我大二的时候满脑子都想着玩
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tyl5566 发表于 2016-3-23 07:43:57 | 显示全部楼层
The core of machine learning is mathematics
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susie4 发表于 2016-3-23 07:55:06 | 显示全部楼层
虽然理论证明很重要,但在刚开始也不是那么重要,如果看不懂就做个标记先记下结论。然后看看别人的blog,youtube上有的讲解视频,加深理解。千万别一口气看完所有的东西,基本上看到后面前面忘光光。早点上手实践也很重要,学会用各种library,各种framework。如果你想impress教授,也许可以把所有的先过一遍,以显示自己对nlp颇有了解。
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cccpwx 发表于 2016-3-23 13:00:43 | 显示全部楼层
NLP数学基础?
数学基础?
发信站: 水木社区 (Sat Sep  1 16:09:03 2007), 站内

对自然语言处理感兴趣 大家谈谈搞这个数学方面该在哪些方面准备呢  能推荐些好书么  感激不尽
发信人: panderzsu (大头白菜), 信区: NLP-google 1point3acres
标  题: Re: 数学基础?
发信站: 水木社区 (Sat Sep  1 18:07:34 2007), 站内

google的一个研究员回的邮件,你可以参考下:
The short version of answers to your question is very simple. probability theory and statistics is the most important for NLP research, followed by algebra and optimization. Calculus is comparatively less important. The best reference book for NLP is Foundations of Statistical Natural Language Processing by Chris Manning.

http://www.cnblogs.com/cutepig/archive/2007/09/02/878844.html
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