Решён
Книга по математике для создания нейросетей - что посоветуете?

Pavel Data • Машинное обучение •
2.2k
6

Изучаю ML и нейронки, столкнулся с тем что не хватает матана. Линейная алгебра, теория вероятностей, матстат - все это приходится гуглить по частям.

Ищу одну нормальную книгу, где собрана вся математика специально под machine learning. Желательно с примерами и задачами. Уровень - читал Флаха "Машинное обучение", но там математики мало, больше концепции.

Желательно на русском, но английский тоже пойдет если реально стоящая.

Machine LearningКнигиЛинейная алгебраМатематикаНейросети

6 ответов

Лучшие Новые Старые
Решение
85
Эксперт • 1 ответ

"Mathematics for Machine Learning" от Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal и Cheng Soon Ong. Бесплатно доступна на mml-book.github.io

Там все что нужно:

  • Линал (векторы, матрицы, собственные значения)
  • Analytic Geometry (скалярные произведения, нормы, ортогональность)
  • Matrix Decompositions (SVD, PCA)
  • Vector Calculus (градиенты, частные производные, якобианы)
  • Probability and Distributions
  • Optimization (градиентный спуск, Newton's method)

Книга заточена именно под ML, все теоремы сразу привязаны к применению в нейронках. Примеры на Python с NumPy. Задачи с решениями в конце глав.

Аватар Pavel Data
Pavel Data Автор

Отлично, скачал. Плюс что бесплатно и актуальная (2020 год). Спасибо!

30
Участник • 1 ответ

На русском есть "Математические методы обучения по прецедентам" Воронцова. Правда там фокус больше на классические методы ML (SVM, решающие деревья), но база матана хорошо изложена.

63
Участник • 1 ответ

Deep Learning Book от Ian Goodfellow. Первая часть (Part I: Applied Math and Machine Learning Basics) - это чистый матан под нейронки.

Там линал, теорвер, численная оптимизация. Все через призму того как это работает внутри нейросетей при обучении. Книга считается библией для deep learning.

Минус - на английском и довольно тяжелая для новичков. Но если Флаха осилил, то пойдет.

18
Эксперт • 2 ответа

Зачем книги в 2026 году?

Открываешь курс на Coursera "Mathematics for Machine Learning Specialization" от Imperial College London. Три курса: Linear Algebra, Multivariate Calculus, PCA. Видеолекции, квизы, задачи в Jupyter Notebook.

Бесплатно если не нужен сертификат. Интерактивно учиться эффективнее чем читать 500 страниц сухого текста.

Аватар Павел Врач
Павел Врач

Курсы хороши для введения, но справочник в виде книги удобнее когда нужно быстро вспомнить формулу или теорему не пересматривая часовую лекцию.

0
Участник • 1 ответ

Лучше взять классические учебники по линалу и терверу отдельно. Кудрявцев "Курс математического анализа", Ильин/Позняк "Линейная алгебра", Гмурман "Теория вероятностей".

Эти "заточенные под ML" книги дают поверхностное понимание. Фундамент строится на нормальной академической базе, а не на выдержках под конкретную область.

36
Эксперт • 1 ответ

3Blue1Brown на ютубе. Серия "Essence of linear algebra" и "Essence of calculus". Визуализация топовая, интуитивно понятно как работают матрицы, векторные пространства, градиенты.

После просмотра любая книга зайдет легче потому что будет картинка в голове.

Написать ответ

Визуальный редактор (WYSIWYG)
Премодерация гостей

Вы отвечаете как гость. Ваш ответ будет скрыт до проверки модератором. Чтобы ответ появился сразу и вы получали репутацию — войдите в аккаунт.

Или войдите в систему
Будьте вежливы и соблюдайте правила платформы.