【数学基础】数学分析第28页

数学基础知识：数据统计

前言图像处理过程中不可避免涉及到很多数学知识，边学习边记录数据统计一、集中趋势算术平均数：u=(x1+x2+...Xn)/n加权平均数：u=(x1*w1+x2*w2+...Xn*wn)/(w1+w2+...+wn)几何平均数：对各变量值的连乘积开项数次方根，通常用于连乘关系的比率u=（x1*x2*...*xn）的开n次方根注：调和平均数≤几何平均数≤算术平均数≤平方平均数1/((1/a+1/b)/

Liam-图像爱好者·2022-11-27 10:58

机器学习中的数学基础（二）

机器学习中的数学基础（二）2线代2.1矩阵2.2矩阵的秩2.3内积与正交2.4特征值与特征向量2.5SVD矩阵分解2.5.1要解决的问题2.5.2基变换2.5.3特征值分解2.5.4奇异值分解（SVD）

三耳01·2022-11-27 07:28

程序员的数学笔记

有初中数学基础就可以理解。我数学差，还是带来一些思想上的更新。按照章节总结如下：0计数系统引入0，可以用来进行占位和统一标准，简化规则。

gongqingkui·2022-11-26 21:56

视觉数学基础——线代

weixin_30726161·2022-11-26 21:53

Python深度学习（神经网络的数学基础）----学习笔记（三）

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络需要解决的问题：将手写数字的灰度图像（28像素x28像素）划分到10个类别中（0~9）。

呆萌的小透明·2022-11-26 18:14

压缩感知算法

【压缩感知合集9】压缩感知的OMP算法（算法步骤分析、举例分析、说明总结和缺陷）_呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_压缩感知omp压缩感知--数学基础_mrlonely001的博客-CSDN博客压缩感知学习总结及

ぁず·2022-11-26 15:21

机器学习数学基础之统计篇——概率论（python版）

水龙吟唱·2022-11-26 09:22

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（五）线性方程组

求解线性方程组也算是考研中的必备技能了，它往往出现在大题的第一问。【注】本篇需要一些线性代数基础1.首先我们来解决r=n的情况#线性方程组importnumpyasnpfromscipyimportlinalg#定义A矩阵A=np.array([[1,2,3],[1,3,5],[1,2,1]])#定义bb=np.array([4,6,5])x=linalg.solve(A,b)print(x)使用

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05

机器学习（基于python数学基础）——概率统计篇（一）全概率与贝叶斯公式

【注】学习本篇前最好一定的数学基础，即学习过概率论与数理统计这个问题是求全概率的，在这里我们给它加上一问求：取得正品且是甲厂生产的概率。

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（一）

本篇为向量基本操作，主要介绍行向量，列向量，加法，数乘，内外积使用的库：numpy操作平台：pycharm1.构造一个向量importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3,4]])如此我们构造了一个向量a，但要注意的是这里的a是一个行向量，如果想要的是一个列向量，秩序转置即可。importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3,4]])print(a)print(

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:35

李宏毅机器学习课程自测练习题

暂停更新LastModified2022.1.7Fri22:27目录(计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

为什么数据增强能防止过拟合：以曲线拟合为例

文章目录本文档暂未完成多项式+最小二乘法做曲线拟合的数学基础程序解释训练和测试数据使用原始训练数据做曲线拟合过拟合现象的loss表现数据增强使用增强后的数据做曲线拟合数据增强后的loss表现本文档暂未完成多项式

拜阳·2022-11-25 20:42

形式化方法综述

,詹乃军,冯新宇,刘志明.形式化方法概貌.软件学报,2019,30(1):3361.http://www.jos.org.cn/1000-9825/5652.htm形式化方法定义形式化方法是基于严格数学基础

ajwlforever·2022-11-25 18:25

面试必备！卖萌屋算法工程师思维导图—统计机器学习篇

该手册一共分为数据结构与算法、数学基础、统计机器学习和深度学习四个部分。

夕小瑶·2022-11-25 17:05

机器学习数学基础——群论

群论的定义对于群论是什么，这里引用百度百科中的一段介绍：群论，是数学概念。在数学和抽象代数中，群论研究名为群的代数结构。群在抽象代数中具有基本的重要地位：许多代数结构，包括环、域和模等可以看作是在群的基础上添加新的运算和公理而形成的。群的概念在数学的许多分支都有出现，而且群论的研究方法也对抽象代数的其它分支有重要影响对于我本人而言，看完这段描述依然很懵，有一种听君一席话，如听一席话的感觉，压根还是

二十米·2022-11-25 12:49

ORB-SLAM2 ---- computeOrbDescriptor函数

2.函数解析2.1数学基础点v绕原点旋转θ角，得到点v’，假设v点的坐标是(x,y)，那么可以推导得到v’点的坐标（x’,y’)计算描述子时要考虑旋转不变性：比如同一幅图像在不同事件光照效果不同可能英雄特征点的提取

Courage2022·2022-11-25 08:40

深度学习数学基础 -矩阵和线性代数矩阵

二、矩阵矩阵：即描述线性代数中关系的参，是一个变换矩阵：即描述线性代数中关系的参，是一个变换可以将一些向量转换为另。初等代数中，y=ax表示的是x到y的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中a是描述这是描述这中关系的参数。线性代数中，Y=AX表示的是向量X和Y的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中A是描矩阵的直观表示状态转移模型（讲完概

Mr Robot·2022-11-24 23:14

matlab 朴素贝叶斯模型代码及其案例

简介朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

foddcusL·2022-11-24 22:38

人工智能门槛太高？用这个框架轻松入门深度学习！

有人说，我知道深度学习需要很强的数学基础，我必须要先去学扎实数学，然后再开始深度学习。同学，数分高代常微分数值分析复

实验楼v·2022-11-24 18:48

【深度学习】基础知识--CNN:图像分类（上）

继上次推出了算法工程师必备的数学基础后，小编继续整理了必要的机器学习知识，全部以干货的内容呈现，哪里不会学哪里，老板再也不用担心你的基础问题!

风度78·2022-11-24 18:28

吃瓜教程task01（爆肝且未完成版--我觉得有后续版）

让机器变得像人一样有智慧的学科机器学习：让计算机像人一样从数据中学习出规律的算法深度学习：神经网络类的机器学习算法AI领域CV：视觉能力NLP：语言能力RS（推荐系统）：喜好南瓜书定位辅助西瓜书，公式推导zy基础班--补数学基础课程使用西瓜

Potato_zhang·2022-11-24 15:30

基于混沌算法的图像加密技术（一）

1963年美国气象学家洛伦兹深入研究大气运动规律，结合数学分析，并且给出了一个对应的数学方程这组方程我们将在后面给出。初值敏感性是混沌系统最重要的特征之一，所以理解他对我们理解混沌系统至关重要。初值

ZhangTuTu丶·2022-11-24 13:28

数学分析极限(第2,3章)

一.数列极限1.概念(1)定义:(2)无穷小数列:定理2.1:数列{an}收敛于a的充要条件是{an-a}为无穷小数列(3)无穷大数列:2.收敛数列的性质(1)唯一性(定理2.2):若{an}收敛,则它只有1个极限(2)有界性(定理2.3):若{an}收敛,则{an}为有界数列,即∃M>0,对∀n∈Z+,都有|an|≤M(3)保号性(定理2.4):若lim⁡n→∞an\displaystyle\l

EdVzAs·2022-11-24 03:14

【数据结构与算法】第1章绪论算法的概念

算法复杂度分析渐进分析可以采用渐进复杂性分析代替详细数学分析来比较算法效率

美老师·2022-11-24 03:29

模糊控制（一）模糊控制简介及数学基础

模糊控制（一）模糊控制简介及数学基础模糊集合、隶属度、模糊推理O、概念一些概念在特定的场合有一定的外延，如国家、货币、法定年龄等，对于这些明确的概念，在数学中常用经典集合来描述；还有一些概念在一些场合没有明确的外延

食叶春蚕·2022-11-24 01:12

模糊控制数学基础（模糊推理）

模糊推理1.概括其主要内容为2模糊推理基础2.1模糊关系2.1.1模糊关系及模糊关系矩阵（1）将论域U与V的直积UXV中每一个元素赋予一个隶属度，就可得到U与V间的一个模糊关系，记为R.隶属度记为。（2）模糊关系的表示2.1.2模糊关系矩阵运算及合成2.2语言变量2.2.1概念2.2.2语气算子2.2.3模糊数3模糊推理规则4模糊推理合成

ksjz123·2022-11-24 01:07

模糊控制简介及数学基础（模糊集合、隶属函数）

2模糊控制的数学基础—模糊集合理论2.1模糊集合和隶属函数2.1

ksjz123·2022-11-24 01:37

BUAA^AITMCLAB&Level4题解

分析加密过程：基础条件：p是一个512bit的素数，p数学基础

£··2022-11-24 00:46

神经影像预测精神疾病及心理健康的前景

因此，已有许多文献回顾了已发表的研究，涉及机器学习的数学基础以及使用这些方法的最佳实践。随着我们对精神健康和机器学习的不断了解，本文的目的是讨论当前和未来神经影像机器学习研究中的重要主题。

思影科技·2022-11-23 20:01

Molecular Psychiatry:神经成像预测模型在心理健康领域的未来趋势

因此，有大量的文献回顾了已发表的研究，机器学习的数学基础，以及使用这些方法的最佳实践。随着我们在心理健康和机器学习方面的知识不断发展，我们的目标是展望和预测我们认为在当前和未来的研究中重要的主题。

悦影科技·2022-11-23 20:59

非常适合初学者的机器学习的数学基础笔记.pdf

夕小瑶·2022-11-23 19:55

机器学习数学基础学习笔记

机器学习数学基础学习笔记1、微积分1.1导数一阶导数，是函数的切线斜率二阶导数，是切线斜率的变化速度，即曲线的弯曲程度，也称为“曲率”（curvature）1.2偏导数偏导数，是多元函数关于某个自变量的导数

Adam1378·2022-11-23 18:39

【机器学习中的数学基础】矩阵特征值、特征向量和特征值分解的几何意义

【机器学习中的数学基础】矩阵特征值、特征向量和特征值分解的几何意义在《机器学习》西瓜书中的第十章提到了“多维缩放”（简称MDS）方法，该方法是一种经典的的降维方法。

Yozu_Roo·2022-11-23 17:23

【数学基础】直线点法式方程表达

直线和坐标系可以画图为如图所示的形式：直线lll法线过原点，法线与直线相交于定点PPP，法线长度为ρρρ，法线方向矢量为nnn，法线和横轴夹角为θθθ。根据参考资料，直线的“点法式”表达式为：A(X−X0)+B(Y−Y0)=0A(X-X_0)+B(Y-Y_0)=0A(X−X0)+B(Y−Y0)=0套用本图中，定点坐标为：X0=ρ⋅cos(θ),Y0=ρ⋅sin(θ)X_0=ρ·\rm{cos}(θ

几何量测量技术·2022-11-23 15:25

数据挖掘——朴素贝叶斯分类

目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种：朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier,或NBC)TANBANGBN数据挖掘之朴素贝叶斯分类•朴素贝叶斯分类器有坚实的数学基础，以及稳定的分类效率

　木夕敢敢·2022-11-23 15:42

线性代数 or 量子力学 ? (外传：傅里叶级数与傅里叶变换学习笔记)

我们在量子力学的道路上已经越走越远了，但是在这一段时间的学习中我发现数学基础的扎实与否对我们进一步学习量子力学的相关知识起到了决定性的作用（似乎理工科都是这样~~），本期我们不再学习量子力学的知识，而是静下心来好好的研究一些数学知识

西瓜皮装猕猴桃·2022-11-23 11:36

2022.10.10 第三次周报

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、线性回归一元线性回归多元线性回归梯度下降二、神经网络-浅学习数学基础神经网络基础完整的神经网络需要掌握的知识softmax

杨幂臭脚丫子·2022-11-23 11:24

机器学习-朴素贝叶斯

和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier,或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模

兰花草999·2022-11-23 10:01

深度学习 — — PyTorch入门（三）

点击关注我哦autograd和动态计算图可以说是pytorch中非常核心的部分，我们在之前的文章中提到：autograd其实就是反向求偏导的过程，而在求偏导的过程中，链式求导法则和雅克比矩阵是其实现的数学基础

小北的北·2022-11-23 10:16

机器学习-白板推导系列（笔记）

机器学习-白板推导系列第一讲：数学基础-概率-高斯分布1-极大似然估计（2020/3/15-20：24）第二讲：数学基础-概率-高斯分布2-极大似然估计-有偏vs无偏--二维（2020/3/15-21：

本渣渣·2022-11-23 07:41

深度学习 —— 循环神经网络RNN

本博客是基于吴恩达老师深度学习视频所做的笔记，没有任何代码也无需强大的数学基础，主要是对一些概念的理解。

来一碗锅巴洋芋·2022-11-23 06:19

【数学分析入门】R语言之主成分分析与因子分析的代码实现

降维分析方法主成分分析主成分分析，PrincipalComponentAnalvsis，也简称为PCA，是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关的变量称为主成分。主成分其实是对原始变量重新进行线性组合将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的新的相互独立的综合指标。主成分分析与因子分析步骤1、数据预处理;2、选择分析模型;3、判断要选择的主成分/因子数目;4

如果我是温帅帅·2022-11-23 02:39

数字信号处理 --- 傅氏变换（无公式,无英语）

傅氏变换是人类对自然界认知的一种方法，是认识事物背后本质的有趣方式，是众多数学分析工具中的一颗璀璨的明星，是所有理工科学生都必不可少的一门课。

松下J27·2022-11-22 23:57

3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第3天）概率分析篇：条件概率、全概率与贝叶斯公式

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、概率与机器学习1.1概率1.2机器学习中的概率二、条件概率与全概率2.1条件概率2.2全概率三、贝叶斯公式与朴素贝叶斯3.1.贝叶斯公式3.2朴素贝叶斯四、实战：Python实现朴素贝叶斯4.1安装python库Scikit-learn

小胡说人工智能·2022-11-22 22:31

3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第2天）微积分篇：极限与导数、梯度下降与积分

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、极限与导数1.1极限1.2导数1.2.1导数的由来与定义1.2.2常用的导数公式1.2.3导数的特点二、模型求解与梯度下降法2.1导数与微分2.2梯度下降法2.3应用案例：回归问题求解三、积分3.1不定积分3.2定积分3.3积分的重要应

小胡说人工智能·2022-11-22 22:01

高数基础_第1节_概述以及预备知识

IntroOutline逼疯康托的实数集理论邻域：稠密（density）实数集界常用不等式与映射常用不等式映射函数及特殊函数三角函数：六边形法则函数的运算几个特殊函数函数的性质概述和集合的定义Intro参考资料：数学分析中的典型问题与方法

IrisEpode·2022-11-22 18:47

高数基础：ch0. 概述以及预备知识

第零阶段：数学课程一、高数基础Introduction课程名称：数学基础课程内容：数学分析（一元微分、一元积分，多元微分）线性代数（线性方程组、矩阵运算、矩阵分解、二次型）最优化（使用导数的最优化方法、

呜哇呜·2022-11-22 18:09

2021.5.4 考研数学基础第一讲——高等数学预备知识（2）

今天我们看看预备知识的后面两个部分，分别是图像和常用基础知识。第一部分，图像首先最基本的就是基本初等函数的图像：常数函数，幂函数，指数函数，对数函数，三角函数，反三角函数。幂函数：图像是最直观可以反应函数性质的，包括单调性，周期，极值最值等。其实从上面几个图像我们可以得到解决某些问题的方法，即当题目中出现根号，绝对值以及倒数时我们该如何处理。由于单调性完全相同或相反，我们可以做如下转换：这就将不容

_小明同学_·2022-11-22 18:02

高斯分布

在高斯混合模型（GMM），高斯判别分析（LDA）等等中，都涉及到了高斯分布，所以这里结合CS229课程笔记和机器学习-白板推导（二）-数学基础来对高斯分布进行一个介绍。

宁悦·2022-11-22 17:48

机器学习和tensorflow学习研究笔记之数学基础知识

偏导数定义：对于一个多变量的函数，求其中一个变量的偏导数就是保持其他变量恒定，然后对这个变量进行求导所得的结果即为该函数在该变量上的偏导数。x方向的偏导设有二元函数z=f(x,y)，点(x0,y0)是其定义域D内一点。把y固定在y0而让x在x0有增量△x，相应地函数z=f(x,y)有增量（称为对x的偏增量）△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。如果△z与△x之比当△x→0时的极限存在，那

我用py·2022-11-22 17:12

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【数学基础】数学分析