
1 halberd 3 天前 线性代数,概率统计,信息论。这几个应该是最常用的吧。其实只做到基础理解的话需要的不多(多了我也不懂,这行其实大部分人数学很菜),跟着网上的原理解析 blog 之类学的过程中,遇到什么现场去查就行了。 然后不同细分方向又可能需要各种不同的数学,举个例子 diffusion models 的理论基础说起来是随机微分方程、随机过程、最优传输等等,真要发足够创新的论文的话是需要懂一些的,但水论文/做工程的也就是直观理解+经验主义而已。然后做其他方向可能又用不上了。 |
2 bennyfu 2 天前 via iPhone 普林斯顿三剑客,微积分概率论,线性代数 b 站看 3bule1brown ,然后再来一本英文版机器学的数学,就齐活了,我不是数学专业,但是数学和编程一样,也是先有想法和直觉,再用数学化的语言实现,数学是现实的抽象,不是没有物理意义的 |