【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习

深度学习课程 DAY 1 - 预习

  • Chapter 0 预习
    • 1 深度学习常用数学知识
      • 1.1 高等数学
        • (1)导数与微分
        • (2)微分中值定理和导数的应用
          • 1)中值定理、洛必达法则、泰勒公式
          • 2) 导数的应用
      • 1.2 线性代数
        • (1)行列式
        • (2)矩阵
          • 1)矩阵运算
          • 2)逆矩阵
          • 3)矩阵的秩
          • 4)分块矩阵
        • (3)向量
          • 1) 向量的线性关系
          • 2) 向量组的秩
          • 3) 向量空间
          • 4) 向量坐标、内积和正交化
        • (3)线性方程组
        • (4)矩阵的特征值和特征向量
        • (5)二次型
      • 1.3 概率论和数理统计
        • (1)随机事件及其概率
        • (2)随机变量及其概率分布
        • (3)多维随机变量及其分布
        • (4)随机变量的数字特征
        • (5)数理统计的基本概念
    • 2 常见Linux命令

Chapter 0 预习

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1 深度学习常用数学知识

1.1 高等数学

(1)导数与微分

  • 导数定义
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第1张图片*左右导数
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第2张图片

  • 导数的几何意义/平面曲线的切线和法线
    若函数f(x)在点x0处可导, 即f’(x0)存在, 则曲线 y=f(x) 在点(x0, f(x0))处就有切线存在,且切线的斜率k=f’(x0) 。
    曲线 y=f(x) 在相应点处的切线方程:

                                y-f(x~0~) = f'(x~0~)(x-x~0~)
    

法线方程:

                 y-f(x~0~) = -  (x-x~0~)/f'(x~0~)

  此时要求f'(x~0~) ≠0.

在这里插入图片描述

  • 导数的物理意义
    若某物理量 T 是时间t的函数 T= T(t), 则T’(t0) 的物理意义是在 t0 时刻T变化的瞬时速度。

  • 函数的可导性与连续性之间的关系
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第3张图片* 四则运算法则
    在这里插入图片描述* 基本导数和微分表

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第4张图片* 复合函数,反函数,隐函数以及参数方程所确定的函数的微分法

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第5张图片

(2)微分中值定理和导数的应用

1)中值定理、洛必达法则、泰勒公式
  • 微分中值定理

Th1:(费马定理)
在这里插入图片描述Th2:(罗尔定理)

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第6张图片

Th3: (拉格朗日中值定理)
【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第7张图片
Th4: (柯西中值定理)

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第8张图片

  • 洛必达法则

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第9张图片

  • 泰勒公式

在这里插入图片描述* 常用五种函数在x0=0处的泰勒公式

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第10张图片

2) 导数的应用
  • 函数单调性的判断
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第11张图片* 渐近线的求法

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第12张图片* 函数凹凸性的判断
在这里插入图片描述* 弧微分
在这里插入图片描述* 曲率和曲率半径
【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第13张图片

1.2 线性代数

(1)行列式

  • 行列式按行(列)展开定理

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第14张图片

(2)矩阵

在这里插入图片描述

1)矩阵运算

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第15张图片

2)逆矩阵

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第16张图片【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第17张图片【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第18张图片

3)矩阵的秩

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第19张图片

4)分块矩阵

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第20张图片

(3)向量

1) 向量的线性关系

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第21张图片

2) 向量组的秩

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第22张图片

3) 向量空间

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第23张图片

4) 向量坐标、内积和正交化
  • 坐标变换公式
    在这里插入图片描述

  • 向量的内积

在这里插入图片描述

  • Schmidt正交化
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第24张图片
  • 正交基及规范正交基

在这里插入图片描述

(3)线性方程组

  • 克莱姆法则
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第25张图片* 线程方程组解的结构
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第26张图片

(4)矩阵的特征值和特征向量

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第27张图片

  • 相似矩阵和矩阵的对角化
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第28张图片* 实对称矩阵的对角化

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第29张图片

(5)二次型

  • 二次齐次方程
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第30张图片* 惯性定理和二次型标准型
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第31张图片
  • 二次型的正定性
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第32张图片

1.3 概率论和数理统计

(1)随机事件及其概率

  • 随机事件
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第33张图片在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    性质是:
      若A1,A2,…,An构成完备事件组,那么能它们的并集=Ω且它们两两的交集=空集。

  • 概率
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第34张图片

  • 条件概率
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第35张图片

  • 独立性
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第36张图片

(2)随机变量及其概率分布

  • 随机变量及其分布函数
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第37张图片

  • 离散型随机变量及其分布定律

在这里插入图片描述

  • 连续型随机变量及其概率密度
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第38张图片

  • 随机变量的函数的分布
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第39张图片【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第40张图片

(3)多维随机变量及其分布

  • 二维随机变量及其分布
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第41张图片【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第42张图片

  • 随机变量的独立性
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第43张图片

  • 条件概率分布

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第44张图片【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第45张图片

(4)随机变量的数字特征

  • 数学期望
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第46张图片【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第47张图片

  • 方差
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第48张图片

  • 协方差、相关系数与矩
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第49张图片
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第50张图片

(5)数理统计的基本概念

  • 样本与统计量
    【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第51张图片* 分布

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第52张图片* 正态总体的样本分布
【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第53张图片
【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 1 - 预习_第54张图片

2 常见Linux命令

ls命令用来显示目标列表

$ ls /home
$ ls ./

-l:所有输出信息用单列格式输出,不输出为多列

$ ls  -l

pwd命令用于显示工作目录

$ pwd

cp :复制文件或目录

$ cp test.txt ./test_copy.txt

mv:移动文件与目录,或修改文件与目录的名称

$ mv /home//test_copy.txt /home/usr/

rm :移除文件或目录

$ rm /home/test_copy.txt
  • gzip:

linux压缩文件中最常见的后缀名即为.gz,gzip是用来压缩和解压.gz文件的命令。

常用参数:

-d或–decompress或–uncompress:解压文件;
-r或–recursive:递归压缩指定文件夹下的文件(该文件夹下的所有文件被压缩成单独的.gz文件);
-v或–verbose:显示指令执行过程。
注:gzip命令只能压缩单个文件,而不能把一个文件夹压缩成一个文件(与打包命令的区别)。

#会将文件压缩为文件 test.txt.gz,原来的文件则没有了,解压缩也一样
$ gzip /home/test.txt
$ gzip -d /home//test.gz
  • tar:

tar本身是一个打包命令,用来打包或者解包后缀名为.tar。配合参数可同时实现打包和压缩。

常用参数:

-c或–create:建立新的备份文件;
-x或–extract或–get:从备份文件中还原文件;
-v:显示指令执行过程;
-f或–file:指定备份文件;
-C:指定目的目录;
-z:通过gzip指令处理备份文件;
-j:通过bzip2指令处理备份文件。

最常用的是将tar命令与gzip命令组合起来,直接对文件夹先打包后压缩:

$ tar -zcvf /home/test.tar.gz /home/test.txt
$ tar -zxvf /home/test.tar.gz

zip和unzip

zip命令和unzip命令用在在Linux上处理.zip的压缩文件。

常用参数

zip:

-v:显示指令执行过程;
-m:不保留原文件;
-r:递归处理。

unzip:

-v:显示指令执行过程;
-d:解压到指定目录。

$ zip -r /home/test.zip /home/work/test.txt
$ unzip  /home/test.zip 

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