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云博士的AI课堂
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每天五分钟玩转人工智能
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一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- Python字典详解
2401_89224765
python开发语言
print(dict4)需要注意的是:fromkeys方法只用来创建新字典,不负责保存。当通过一个字典来调用fromkeys方法时,如果需要后续使用一定记得给他复制给其他的变量。②访问字典:第一阶段:基操勿6!如果要想获取字典中某个键的值,可以通过访问键的方式来显示对应的值。上代码:dict={‘线代’:“99”,“数据分析”:“99”,“概率论”:“98”}#创建字典print(‘小红同学的线代
- 【概率论与数理统计】第三章 多维随机变量及其分布(3)
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概率论与数理统计概率论多维随机变量二维随机变量独立性概率分布夏明亮
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- 如何有效的学习AI大模型?
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学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
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薛定谔的猫_大雪
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在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度,即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
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Desire.984
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文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
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天阑的芋头
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- 感悟文是很容易写的
林天歌
生活感悟是很容易写的,只要你生活中稍稍关注一下周围在发生什么,随便什么事情都可以,甚至编一件事都可以,然后为之赋予一个意义。举例子的话,比如说我可以写我的概率论老师,每节课三小时,两小时都是在讲课堂无关的事情,都是在讲一些她以为的人生道理,却不知道因为她讲得太多,加上她使用互联网的能力不足,她讲得已经完全不能触动到学生的神经,反倒还促进了一些学生的逃课。这就是典型的以己度人,她以为她在分享自己认为
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
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文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验)Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言 假设检验是概率论中相当重要的内容。一般是先提出一个原假设H0H_0H0和一个对立的备择假设H1H_1H1,通过数学方
- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
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Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
- Python的图形化界面编程
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2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下机器学习,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数,概率论和线性代数的知识,想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候,他说好多东西都是在实践中去学习的。好了,继续我的Python吧,Python的图形化界面编程。impor
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1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- 【概率论】理解贝叶斯(Bayes)公式:为什么疾病检测呈阳性,得这种病的概率却不高?
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先说结论:因为假阳性的人数相比于真阳性太多了。具体是怎么回事呢?咱们慢慢分析。文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考(摘自教材)一、贝叶斯公式定理1(贝叶斯公式)设有事件A,BA,BA,B,P(A)>0P(A)>0P(A)>0,P(B)>0P(B)>0P(B)>0,则P(B∣A)=P(B)P(A∣B)P(A)P(B|A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}P(B∣A
- 愚者才悲观|每日复盘D32
_李子昂
我是李子昂,一个热爱生活、积极向上的“人生梦想家”。爱阅读、记录生活,这是我的第三十二天复盘❤2019.12.1232/3651.感恩创造的不可思议的今天早起一件事:打卡✔(每天比昨天早起两分钟)早读任务:第一课,课文两段✔马原第一章大题背诵✘古诗词一首✘三只青蛙:阅读一小时✔概率论前三章✘图片发自App2.今日小确幸感恩YCX送我的奶茶,紫薯和冬天很配❤感恩早上的挣扎顺利的早起了两分钟,明天加油
- 【晨间日记】 2020年9月23日
语瞳SAMA
2020年9月23日天气:小雨【90天践行目标】(108/120)①5:30早起②22:30早睡③写晨间日记【昨日践行】①5:41起床②22:29入睡③晨间日记已达成【今日青蛙】①完成概率论和离散数学作业②午间冥想③洗衣服*昨日三只青蛙已达成【反思日志】①早晨听这门Java课,真的有种“虽然是使用中文教学,但是上起来却和外语课一样”的感觉,好多未知的术语糅杂在一起,整堂课听着就跟猜谜似的,太离谱了
- 2.1概率统计的世界
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欢迎来到概率统计的世界!在量化交易中,概率统计是至关重要的工具。通过理解概率,我们可以用数学的方法来描述市场行为,预测未来走势,并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始,逐步深入,揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如,丢一枚硬币,正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为:在量化交易中,我们常常需要计算各种事件的概率,例如股票价
- Matlab实现多传感器信息融合(D-S证据推论)
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D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。(对来自多传感器数据的融合处理)适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍(1)四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中,函数m为识别框
- 概率论中的卷积公式
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目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么?多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题,例如信号处理中的噪声消除?在统计学中,卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的?卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子?如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性?简介在概率论中,卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
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在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
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嘿,朋友们!欢迎来到小琳AI课堂机器学习:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习,然后像个小超人似的,拥有预测和决策的超强能力!从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈,根据已知的
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入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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