【数学基础】数学分析第46页

【数学基础】这么多年过去了，排队组合里的用例和模式还分的清吗？

一先来看一道常见的题目：题目1：箱子中有编号为1-10的10个球，每次从中抽出一个记下后放回，如是重复3次，则3次记下的小球编号乘积是5的倍数的概率是多少？解：10个球重复取3次，每次均有10种可能共有：10^3=1000个乘积是5的倍数->一定有一次取到了5号或者10号球。那么乘积不是5的倍数->3次均没有取到5号和10号球，共有：8*8*8=512个故乘积为5的倍数的情况有：1000-512=

西门吹風·2020-08-20 21:20

机器学习常见的分类算法的优缺点

有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。2.2缺点假设属性之间相互独立，这往往并不成立。（喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋）。需要知道先验概率。分类决策存在错误率。

weixin_30652491·2020-08-20 19:22

AI数学基础27-离散卷积（Discrete convolution）

上节详细介绍了连续可积函数的卷积运算，本节介绍在数字图像处理中，常用的离散卷积对于定义在整数域里面的两个函数f[n]和g[n]，g[n]的长度为M，其卷积运算定义为：离散卷积定义通过上式可以看出，离散卷积是：平移翻转相乘再求和。跟连续卷积相比，把积分运算换成了相乘再求和。我们明白离散卷积定义就好，在实际工程实现中，比如Python程序开发中，我们通常直接调用numpy.convolve(a,v,m

LabVIEW_Python·2020-08-20 18:03

学习能力对于学生的意义

1.遇到难题不愿意花时间去突破，而是想着看答案，这个问题在数学上尤为明显，导致不爱动脑筋，需要的是，记住解题方法，确定解题方法之后算下去，有的时候需要多种方法变换，数学基础不好的同学可能吃过很多这方面的苦吧

拉格朗日在思考·2020-08-20 16:28

大神支招：如何100小时内找到数据分析工作？

没有数学基础、没有编程基础，就凭一颗数据的心可以吗？”最近这几句是我听到最多的话，我都会鼓励大家喜欢就去做吧！但要怎么开始数据分析，迈进这个领域呢？

大圣众包·2020-08-20 14:21

第四年，在路上

如果接下来我逻辑还算顺畅，我要好好感谢我的数学分析老师和高等代数老师。对慢热的人来说，喜欢上你们是一个循序渐进的过程。

胐小·2020-08-20 14:00

计算机学习[转载]

但是却一直不知数学分析为何物，只认为那是数学系对高数不同的叫法，虽然在做积分练习时把能做的题都做完了，就去买了本吉米多维奇的分册做，但是却

in_han·2020-08-20 14:20

有人把机器学习的数学基础整理成了专辑（pdf下载）

Python数据之道·2020-08-20 10:00

机器学习数学基础

本章转自Mxnet文档，是当下机器学习必备的数学基础，可以供大家平时学习查阅。数学基础本节总结了本书中涉及到的有关线性代数、微分和概率的基础知识。

gcaxuxi·2020-08-20 09:32

金融时间序列分析：4. AR自回归模型

滑动平均模型金融时间序列分析：6.AR模型实例金融时间序列分析：5.AR模型实例（Python）金融时间序列分析：4.AR自回归模型金融时间序列分析：3.FirstDemoByPython金融时间序列分析：2.数学分析模型金融时间序列分析

微岩·2020-08-20 09:13

阅读能力边界才是决定孩子读书的关键因素

我开导他：经济学与数学紧密相连，没有数学基础，想学好自然是有难度。《美丽心灵》男主的原型约翰·纳什，就是因为与另外两位数学家合作研究，对博弈论和经济学产生了重大影响，才获得了诺贝尔经济学奖。

北鱼学堂·2020-08-20 09:07

程序员数学(0)--序言

最近想研究下算法，发现数学基础太渣，研究不来。于是下决心学习下初中、高中、大学阶段的数学知识。方向重在理解和领会，不注重做题。从一个过来人的身份，参悟下数学中的知识和美。另外就是总结、梳

熊猫大哥大·2020-08-20 07:22

MBA综合能力考试度分难析，看看你会考试吗？

一考察目标●具有运用数学基础知识、基本方法分析和解决问题的能力。●具有较强的分析、推理、论证等逻辑思维能力。●具有较强的文字材料

迷路的驯鹿·2020-08-20 07:39

深度神经网络及TensorFlow实现1-激活函数（Activation Function）2

因为神经网络的数学基础是处处可微的，所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微

傅君阳·2020-08-20 06:22

编译原理引言知识点总结

1.2面向人类通用程序设计语言：FORTRAN、Pascal、C/C++、Java、Ada等数据查询语言：SQL形式化描述语言：核心部分是基于数学基础的产生式。

Lechrond·2020-08-20 02:43

数学基础-时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度：是用来衡量当问题规模扩大后，算法运行的时间增长程度。而不是程序解决问题需要的时间，解决问题所需要的时间取决于计算机性能和问题规模。解决相同规模的问题时，时间复杂度越大，解决问题所需的时间就越长。问题的规模：排序问题，需要排序的数据量即为问题的规模；有的搜索算法，解空间的规模为问题的规模不同级别复杂度O(1)：常数级复杂度，程序运行时间恒定，不随数据规模而变化；单一表达式复杂度O(n)：

RLilyX·2020-08-20 01:40

信息安全数学基础（第二版陈恭亮）答案

目录第一章2468132832第二章12142431第三章17111924第四章1292023252738第五章579101112写在前头：自己写的题目，计算题答案基本都是对的，证明题过程有些不准确，大家可以根据助教点评的思路自己修改。第一章2468132832（2）证明：如果a是整数，则a3-a被3整除。（4）证明：任意三个连续整数的乘积都被6整除。（6）证明：191，547都是素数，而737，

空空雪上琉璃瓦·2020-08-19 22:11

机器学习之数学基础(3)——概率论

前言：概率论的理解有些抽象，掌握概率论的方法，用实际样本去无限接近真实，熟练掌握并且使用一些最基本的概念是前提，比如，均值，方差排列组合计算各种公式的基础排列image.png组合image.png古典概率事件A构成事件A发生的基本时间有a个不构成事件A发生的基本事件有b个image.png联合概率两个事件共同发生记为P（AB）条件概率事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率叫做条件概率i

飘涯·2020-08-19 21:00

Canvas 实现灵动的红鲤鱼动画（上）

这个动画效果实现起来比较难，需要良好的数学基础。而中学时学到的三角函数知识，早就还给数学老师了。现在一边练习一边写这篇文章，并不能保证最后能实现这个动画效果。实现过程第零步：绘制重心画出鲤鱼的重心。

weixin_30660027·2020-08-19 21:47

六年级数学复习计划

小学毕业总复习是小学数学教学的重要组成部分，是对学生全面而系统地巩固整个小学阶段所学的数学基础知识和基本技能，提高知识的掌握水平，进一步发展能力。因此，我们应该重视小学毕业阶段的复习整理工作。

罗庄小学柴书昌·2020-08-19 17:53

Γ函数及Γ分布,t分布,ϰ分布和费舍尔分布

大约在1728年,著名的数学家哥德巴赫在研究数列插值的问题的时候引入了这样一个重要的函数,自此,这个函数在数学分析和概率论等方面占有了重要的地位,它

aaron_1996·2020-08-19 08:44

RayoNicks·2020-08-19 08:22

Unity中的数学基础——变换

一：齐次坐标——齐次坐标就是将原本n维的向量用n+1维来表示，是用于投影几何里的坐标系统。可以这样理解，在Unity中有透视与正交两种相机模式，笛卡尔坐标系是用于正交模式空间下，而齐次坐标系是用于投影模式空间下——齐次坐标的表示是计算机图形学中的重要手段之一，在笛卡尔坐标下无法区分是一个点还是一个向量，而在齐次坐标下可以明确区分点和向量——当n+1维的值为0时，表示一个无穷远的点(例如一条平行的火

LLLLL__·2020-08-19 08:39

时间账本20190611

学习，数学基础，180分钟。健康，骑行，50分钟。读书，《态度》P67-P108，30分钟。家庭，亲子时光，2小时。有用时间合计559分钟=9

51DayDayUp·2020-08-19 07:19

noi1.11：09：膨胀的木棍：圆的认识

题目链接题目大意：有一横线，两端固定，会向上弯曲，求向上弯曲之后，中点的偏移量解题思路：1又是一题非常简洁的题目，第一反应是跟圆弧之类的东西有关，于是就认真地理了一次公式2根据以上的数学分析，夹角a和偏移量

liusu201601·2020-08-19 06:58

数学基础IV——根据坐标系旋转建立欧拉微分方程解算姿态

无人机的姿态变化可以理解为机体坐标系相对参考坐标系【即地球】的旋转。假设有参考坐标系为O1，机体坐标系为O2，矢量r。初始时O1与O2重合，r在O1上的投影为[x1,y1,z1]T，可知在O2上的投影亦为[x1,y1,z1]T。假设O1坐标系保持不动，O2绕Z轴相对O1旋转Ψ度，此时r在O1上的投影依然为[x1,y1,z1]T，设r在O2上的投影为[x2,y2,z2]T。通过几乎运算可知x2=x1

冯导·2020-08-19 02:26

多源传感器检测融合算法及仿真实例(基于Bayes理论)

或信号属于哪个状态的最佳判决的概念、方法和性能等问题，其数学基础就是统计判决理论，又称假设检验理论。统计检测理论的基本模型是二元信号检测问题：信源检测的信号发生源。

haxiongha·2020-08-19 02:21

机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表

数学基础2010-AllofStatistics:AConciseCourseinStatisticalInf

爱学技术的小仙女酱·2020-08-19 01:36

Apollo自动驾驶教程学习笔记-Apollo规划技术详解6-2

detail/id/390.html讲师：樊昊阳百度Apollo研发工程师说明：因个人工作方向变更的原因，该系列学习笔记不再更新，如有影响还请抱歉无人驾驶中的路径规划方法这节课内容也很丰富，老师讲的也很好，自己数学基础不扎实

P2Tree·2020-08-19 00:50

LeetCode--416. Partition Equal Subset Sum（将数组切分为两个和相等的子数组）Python

False解题思路：跟494.targetsum非常类似，该题直通车：http://blog.csdn.net/xiaoxiaoley/article/details/78968852本题思路，先进行数学分析

诚实的小小乐·2020-08-18 23:20

高中数学基础08：关系、概率与统计

内容来自百度百科知识以及东方耀老师笔记内容的整合1、关系1.1函数关系确定性现象之间的关系常常表现为函数关系，即一种现象的数量确定以后，另一种现象的数量也随之完全确定，表现为一种严格的函数关系。当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之对应，则称这种关系为确定性的函数关系，1.2相关关系相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其

追梦小乐·2020-08-18 23:51

Python 3破冰人工智能从入门到实战黄海涛人民邮电出版社

QQ 1003601158·2020-08-18 18:54

RLilyX·2020-08-18 17:01

【程序员的数学基础课-黄申】学习笔记 1-10

博客内容来自——极客学园>程序员的数学基础课现在数学在程序员的日常里重要性逐渐显现，但作者不建议去啃大学课本，可以先广度再深度。

天下步武·2020-08-18 17:01

数学基础 | (3) cs229概率论基础

目录1.概率的基本要素2.随机变量3.两个随机变量4.多个随机变量1.概率的基本要素为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素：样本空间:随机实验的所有结果的集合(所有样本点的集合)。在这里，每个结果（样本点）可以被认为是实验结束时现实世界状态的完整描述。事件集(事件空间)F:事件,事件A是的子集，即是一个实验可能结果的集合(包含一些样本点)。F需要满足以下三个条件：概率(度量)P：函数P是一个（

CoreJT·2020-08-18 16:13

C++/OpenCV实现图像目标识别与分类

西门吹贾·2020-08-18 16:34

信息学奥赛一本通提高篇提高版第六部分数学基础第1章快速幂

信息学奥赛一本通提高篇提高版第六部分数学基础第1章快速幂#10193「一本通6.1例1」序列的第k个数//#10193.

mrcrack·2020-08-18 15:23

七月算法深度学习第三期学习笔记-第一节数学基础

深度学习数学基础：需要掌握四板块数学：1.微积分：极限微分与泰勒级数积分与微积分基本定理牛顿法微分学的核心思想是逼近。一元微分学顶峰-泰勒级数：牛顿-莱布尼茨：在一定程度上微分与积分互运算。

大牙老快板·2020-08-18 15:11

【数学基础】一份非常适合人工智能学习的线性代数基础材料中文版（国内教材精华）...

机器学习，需要一定的数学基础，需要掌握的数学基础知识特别多，如果从头到尾开始学，估计大部分人来不及，我建议先学习最基础的数学知识，基础知识可以分为高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分，我整理了相关数学基础资料

风度78·2020-08-18 14:45

斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（概率论）翻译完成

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料的中文翻译翻译：线性代数（黄海广），概率论（石振宇博士）审核修改：黄海广Stanfordcs229manchinelearning课程，相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导，课程全英文，已经有人翻译了课程的内容（https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN）但是，这个github

湾区人工智能·2020-08-18 13:15

首发：吴恩达的 CS229的数学基础（概率论），有人把它做成了在线翻译版本！...

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料，原始文件下载[1]原文作者：ArianMaleki，TomDo翻译：石振宇[2]审核和修改制作：黄海广[3]备注：请关注github[4]的更新。线性代数的翻译见（这篇文章）。CS229机器学习课程复习材料-概率论概率论复习和参考概率论是对不确定性的研究。通过这门课，我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记试图涵盖适用于CS229的概率

风度78·2020-08-18 13:59

七月算法（julyedu.com）5 月深度学习班学习笔记-第一节数学基础

关于数学在机器学习中的重要性：程博是这样说的------不错，数学是算法的基础，没有好的数学根基是不能触碰到算法的根源，但是我认为一般非数学专业的人适可而止，不要太迷恋数学，我们大部分人，了解微积分、矩阵等就可以了1.梯度了解机器学习的同学肯定不陌生这个名词，认为很高大上。其实没那么深奥。归根到底还是求导。。。。多元求偏导就被定义为梯度（如上）。对梯度求偏导，我们用列向量表示，H被称为黑塞矩阵。如

cd0601·2020-08-18 13:48

干货|机器学习的数学基础

机器学习基础Author：黄博转自：机器学习初学者机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。

文文学霸·2020-08-18 13:08

斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（线性代数）翻译完成

Stanfordcs229manchinelearning课程，相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导，课程全英文，基础材料部分还没有翻译。这个基础材料主要分为线性代数和概率论，而且针对机器学习课程做了优化，非常适合学习。我已经翻译完线性代数部分，放在github提供下载。（黄海广）本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料的中文翻译翻译：黄海广机器学习，需要一定的数

湾区人工智能·2020-08-18 13:23

Java中的迭代与递归

有一定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!

小小八卦姐·2020-08-18 11:12

本科数学专业基础类课程

本科数学专业基础类课程：解析几何数学分析I、II、III高等代数I、II常微分方程抽象代数概率论基础复变函数近世代数专业核心课程：实变函数偏微分方程概率论拓扑学泛函分析微分几何数理方程专业选修课：离散数学

金融扫地僧·2020-08-18 07:02

机器学习数学基础——线性代数部分

1.向量基本运算(1)实数与向量的积的运算，设λ,μ\lambda,\muλ,μ为实数：结合律：λ(μa⃗)=(λμ)a⃗\lambda(\mu\vec{a})=(\lambda\mu)\vec{a}λ(μa)=(λμ)a第一分配律：(λ+μ)a⃗=λa⃗+μa⃗(\lambda+\mu)\vec{a}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{a}(λ+μ)a=λa+μa第二分配律：λ(a⃗

weixin_43249938·2020-08-18 05:03

机器学习数学基础——微积分部分

1.偏导数与方向导数偏导数对于一元函数来说变化率就是导数，在机器学习中多数使用的是多元函数而多元函数的变化率通常是采用偏导数进行表示。定义：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点(x0,y0)(x_0,y_0)(x0,y0)的某一邻域内有定义，当yyy固定于y0y_0y0，而xxx在x0x_0x0处有增量Δx\DeltaxΔx,相应的函数有增量f(x0+Δx,y0)−f

weixin_43249938·2020-08-18 05:02

视觉测量的数学基础（1）--四个坐标系,相机模型

如图所示，是最常见的针孔摄像机模型[1]，其中包括四个坐标系：世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系（或归一化平面），以及像素坐标系。在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔模型（小孔成像模型），它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像。世界坐标系与相机坐标系变换：综上所述，旋转矩阵其实就是三个方向余弦矩阵的相乘。这里的R,T为相机的外参，也就是旋转矩阵和平移向量，描述的是相

weixin_40379396·2020-08-18 05:13

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离散数学基础——（3）最大公因数与最小公倍数