除了线性代数,概率论(Probability theory)和统计学(Statistics)也是机器学习中常用的数学工具。陈希孺老先生的《概率论与数理统计》在知乎上的评价很高,我在上学期花时间读了一遍,读完的感觉是,本书的概率论部分可读性较强,举了很多例子帮助理解,通俗易懂,阐明了很多原理和联系,如二项分布、泊松分布、超几何分布、几何分布之间的关系。但数理统计部分,更加严谨的概念定义和公理化相对晦涩,让我不易理解。当然,主要原因还是我水平太低。我觉得本书的数理统计部分可以结合其他材料学习。
此外再推荐一下其他的学习资源。
- 公开课
- 书
- 讲义
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