统计学是学习深度学习的先决条件吗？

Question

我对深度学习很感兴趣，我被推荐读统计学习的要素，但是很难进入。所以我的问题是：

如果我的最终目标是学习深度学习，那么学习统计学和阅读像统计学习元素这样的书籍有多重要？

我应该说我已经上过吴家富的机器学习课程了。

Answer 1

我不认为这是一个先决条件，但我要说，读书是非常了解这一切所必需的。

我建议你从吴家富的机器学习课程论古瑟拉开始。

一旦你熟悉了这一点，就继续深入学习视频吧：

1. 南多·德·弗雷塔斯
2. 雨果·拉罗谢尔

当你一个接一个地阅读主题时，回到书中去阅读它们所能提供的内容。在你知道之前，你会把一切都做好的。

祝好运!

Answer 2

如果你不喜欢从统计和偏差方差交易开始，我建议你通过

有了安德鲁·吴的课之后，你就可以进入神经网络与深度学习书籍了

这是深度学习的良好开端。

Answer 3

这不是一个先决条件，当你遇到一些你不熟悉的东西时，你可以很容易地学会它。统计数据非常古老，网络上有很多学习资源，每当你学习深度学习的时候，你就可以找到这些资源。

至于哪个字段是前提条件，我认为先了解高斯(正态分布)分布、线性回归和logistic回归就足够了。然后，当你遇到一些你不明白的事情时，是时候把你的时间花在统计上了。

我认为更必要的领域是微积分和线性代数。如果你还没有了解它们(如偏导数、矩阵转置等)，那么就很难开始深入学习。

此外，先前接触过一些机器学习算法将使您的学习速度更快。但我肯定你已经拿到了，因为你完成了安德鲁·吴的课程。吴家富从八月十五日开始在古瑟拉上深造课程。，因此您可以加入它并掌握所需的内容。

你所链接的这本书听起来更像是专注于机器学习而不是统计，BTW。