1.白板推导系列,up主
shuhuai008的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibili2.up主,主要是机器学习的数学推导
GRNovmbrain的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibiliup主,陆小亮,读书笔记视频<<统计学习方法>>
陆小亮的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili林轩田<<机器学习基石>>
林轩田机器学习基石(国语)_哔哩哔哩_bilibili3.覃秉丰up主,不仅讲机器学习的算法基础,项目实战,还讲python Matplotlib及Pytorch和TensorFlow等课程
覃秉丰的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibilisklearn学习,up主
菜菜TsaiTsai的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibili新的up主,主要涉及到机器学习的数学,算法
这个程序没问题的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibili这个up主讲了些数学方法,比如拉格朗日乘子法就是在他这里学的
来学习吧喵的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibili计量经济学入门
计量经济学入门_哔哩哔哩_bilibili中科大,凸优化课程
中科大-凸优化_哔哩哔哩_bilibili浙江大学课程,没讲数学细节,讲了脉络,结论,授课老师说有实践的作业(人脸识别),这部分作业可以看下
(强推)浙大2021-机器学习_哔哩哔哩_bilibili
- 深度之眼,讲的很浅显,适合用来大致过一遍
深度之眼官方账号的个人空间 - 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibili
SVM
林轩田<<机器学习技法>> SVM无出其右
机器学习技法（林轩田）_哔哩哔哩_bilibili点到超平面距离:
https://www.bilibili.com/video/BV1Pv411z7J4?from=search&seid=17956506754038541702求距离最小-->求倒数最大
机器学习算法基础-覃秉丰_哔哩哔哩_bilibili
*辨析,将(点到超平面的距离与|w|乘积)认为是1,其实就是添加了一条约束条件
推导出标准问题
来实际应用下求解下
最优化问题的数学储备不足,跳去先看
- 拉格朗日乘子法:
【微积分】第11话 拉格朗日乘数法_哔哩哔哩_bilibili - 上面新和up主,专门讲机器学习数学相关的,讲的拉格朗日乘子法的推导与几个示例,里面将目标函数取log简化,然后再构造拉格朗日乘子的技巧很值得学习
【2021最全人工智能|AI数学基础课程】附送课程笔记、源代码等资料（第一章至第十二章）_哔哩哔哩_bilibili
林老师将一般问题-->二次规划
-
拉格朗日乘子的一般式
唐宇迪_拉格朗日乘子法一般形式.png -
拉格朗日乘子的广义式,主要表达了各维的权重,用向量w来表示
覃秉丰_广义拉格朗日乘子_xyz用向量w表示各维上的权重.png KKT解释
如何通俗地讲解对偶问题？尤其是拉格朗日对偶lagrangian duality？ - 知乎 (zhihu.com)
对偶问题,需要先弄清楚凸优化问题,即要弄清楚仿射和凸集,才能理解到不等约束条件是 <= 0;而不是 >= 0
何为凸函数,凸集?
第11章 拉格朗日与对偶_哔哩哔哩_bilibili凸函数、下水平集、范数 海森矩阵
【凸优化笔记2】-凸函数、下水平集、范数 - 知乎 (zhihu.com)讲的比较细,讲了从拉格朗日函数到拉格朗日对偶;以及为什么要搞成拉格朗日对偶
第七章 支持向量机 带读 李航 《统计学习方法》 机器学习工程师养成记_哔哩哔哩_bilibiliup主手工推导SVM
支持向量机(SVM)手动推导全过程_哔哩哔哩_bilibili南开大学 SVM拉格朗日对偶
SVM 支持向量机_哔哩哔哩_bilibili对偶推导,可以借鉴参考
机器学习系列0.2.2——拉格朗日对偶性_哔哩哔哩_bilibili
