机器学习与相关数学初步

1.机器学习与相关数学初步
微积分,概率论
机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识和技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点的说,就是计算机从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。
学习现象:认知,推理,决策,识别等智能
给定T(Task),在合理的性能度量方案P(Performance)的前提下,计算机程序可以自主学习任务T的经验E(Experience);随着提供合适,优质,大量的经验E,该程序对于任务T的性能逐步提高。
ML和AI
机器学习是人工智能的一个分支,我们使一个系统能够根据提供的训练数据按照一定方式来学习;随着训练次数的增加,该系统可以在性能上不断学习和改进;通过参数优化的学习模型,能够用于预测相关问题的输出。
机器学习分类
监督学习:例如用户点击/购买预测/房价预测,回归分析,分类预测
无监督学习:邮件/新闻聚类,关联规则
强化学习:动态系统以及机器人控制,时间差学习
增强式学习/RL
行为认知启发下的机器学习分支
Agent感知环境,做出动作,根据奖惩状态/feedback做出调整和选择。
机器学习算法一览:
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高等数学
夹逼定理:
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导数:
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Taylor公式:
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方向导数:
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梯度:
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凸函数:
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概率论:组合数,组合数学
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贝叶斯公式:
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概率分布:
两点分布:
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二项分布:
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Possion分布:
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泊松分布:
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均匀分布:
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指数分布:
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正态分布:
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总结:
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几个重要函数:
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