《AI 算法工程师手册》：从数学基础到统计学习一网打尽！

华校专，曾任阿里巴巴资深算法工程师、智易科技首席算法研究员，现任腾讯高级研究员，《Python 大战机器学习》的作者。

最近发现了一个神奇的网站：www.huaxiaozhuan.com

为什么说神奇呢，因为发现这个网站包含了一名叫做华校专的作者多年的算法学习笔记总结开源了出来，书中资料非常丰富，主要包含了如下主题：数学基础、统计学习、深度学习、常用工具。我看了下，心里约莫着这个笔记应该可以帮助很多同学提升一下。

资料地址：

http://www.huaxiaozhuan.com/

无法访问网站的话，可以去文末便捷下载

数学部分包括线性代数基础、概率论基础、数值计算基础以及蒙特卡洛采样等。

统计学习部分包含了机器学习简介、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、集成学习、KNN、EM算法、主题模型等等。

深度学习专题也有涉及，从深度前馈神经网络到反向传播算法再到正则化、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer、词向量、CTR模型都有介绍。

书中还有一些常用的小工具推荐，包括CRF、Lightgbm、Xgboost、Scikit-learn、Spark、Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib等常用的库和包。

数学基础

一位优秀的AI算法工程师应该有强大的数学基础，根据资料，线性代数你要会向量操作、矩阵运算以及