人工智能算法数学基础

全面解析物联网信息安全知识体系

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资料集详细介绍物联网信息安全的多个重要方面，包括基础概念、数学基础、数据安全与隐私保护、集成安全技术、安全分析、防护策略和身份认证。

无声远望·2025-01-25 17:06

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

VMD（变分模态分解）详解

VMD（变分模态分解）详解目录前言背景及发展VMD原理与数学基础问题的提出变分框架与能量最小化中心频率与带宽定义目标函数及约束拉格朗日乘子法频域迭代更新公式VMD与EMD/EEMD/CEEMDAN等方法比较

DuHz·2025-01-23 01:24

人工智能之数学基础：一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组

本文重点在上一节课程中，我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候，那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示，可以被表示就说明这个向量就是可有可无的，可以被替代的，这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了，本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中，如果存在一个向量组，它满足以下两个条件：一是它本身是线性无关的；二是向量空间中的任何包含它的向量组，如果仍然保持线性无

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-22 02:59

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前，我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数），它的公式如下

HappyAcmen·2025-01-21 20:32

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。

qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。

QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

区块链的数学基础：核心原理与应用解析

本文将深入剖析区块链中的核心数学基础，帮助读者理解其工作原理与实际应用。一、区块链数学基础概述区块链的数学基础可以分为以下几个核心领域：密

一休哥助手·2025-01-21 00:28

为什么算法很难掌握

2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识，例如：时间复杂度分析：需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法：需要了解图的基本概念（如节点

浅墨cgz·2025-01-20 19:40

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐：代码示例与实践指南

小爬虫程序猿·2025-01-20 05:25

《鸿蒙Next应用商店：人工智能开启智能推荐与运营新时代》

通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词，以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析，利用人工智能算法

·2025-01-19 23:32

《鸿蒙微内核与人工智能算法协同，开启智能系统新时代》

在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统以其独特的微内核架构和对人工智能算法的深度融合，正引领着操作系统智能化的新潮流。

·2025-01-18 05:45

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要，尤其是构建最小二乘的非线性优化（BA），几乎每种方法都有其一席之地。

肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

如何有效的学习AI大模型？

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。

Python程序员罗宾·2024-09-14 15:37

群体遗传分析（一）#学习笔记

哈温的遗传平衡定律是基础，费、莱、霍的群体遗传学是数学基础和理论框架，木村资生的中性进化论深化了自然选择的概念。

kangroomoon·2024-09-13 20:12

python分布式集群ray_Ray：为人工智能而生的分布式执行框架

许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上，以高效地在集群中分发代码。然而，定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。

不死鹰阿江·2024-09-12 04:51

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

CTF 竞赛密码学方向学习路径规划

Steam++）、机场代理Scoop（Windows用户可选）常用Python库SageMathLinux小工具yafuOpenSSLMarkdown编程基础Python其他编程语言、算法与数据结构（可选）数学基础离散数学与抽象代数复杂性分析密码学的正式学习兴趣的培养做题小技巧系统学习需要了解并

David Max·2024-09-11 21:57

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。

liyy614·2024-09-11 14:12

数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导

勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式，可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x)，我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合：f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^

sz66cm·2024-09-10 15:56

人工智能时代的程序设计教学与课程设计

当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计，但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本

于仕琪（南科大）·2024-09-08 21:01

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化（Gram-SchmidtOrthogonalization）是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程，我们能够从原始向量组中构造正交基，并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn}，其目标是将这些向量正交化

sz66cm·2024-09-08 20:53

数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹

矩阵的迹什么是矩阵的迹？矩阵的迹（TraceofaMatrix）是线性代数中的一个基本概念，定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用，例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA：A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1

sz66cm·2024-09-08 19:48

数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性

线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性，尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA，其正定性可以通过以下条件来判断：正定矩阵：如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn，二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的，即：xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in

sz66cm·2024-09-08 07:56

羚通视频智能分析平台视频监控汇聚平台AI智能算法识别危险地区行人入侵算法识别预警

它具备实时监控和分析视频数据的能力，通过运用先进的人工智能算法，能够对视频中的人、车、物等进行精确识别和跟踪，从而实现对异常行为的预警和报警。首先，羚通视频智能分析平台的视频监控汇聚功能非常强大。

LNTON羚通·2024-09-06 18:43

想学java，需要什么基础？

1、简单的英语读写能力；2、一定的数学基础；3、一定的计算机基础操作能力。Java是一门面向对象地编程语言，吸收了C++语言的各

吹来人间烟火·2024-09-04 18:51

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

数学基础 -- 线性代数之酉矩阵

酉矩阵（UnitaryMatrix）酉矩阵是线性代数中一种重要的矩阵类型，特别在量子力学和信号处理等领域有广泛的应用。以下是酉矩阵的定义、性质以及使用和计算的例子。1.定义酉矩阵是一个复矩阵UUU，满足以下条件：U†U=UU†=IU^{\dagger}U=UU^{\dagger}=IU†U=UU†=I其中：U†U^{\dagger}U†是矩阵UUU的共轭转置矩阵，即UUU的转置矩阵再取元素的共轭。

sz66cm·2024-09-02 09:03

深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南

为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工

AGI大模型老王·2024-09-01 19:09

数学基础 -- 线性代数之伴随矩阵

伴随矩阵1.代数余子式首先我们需要理解什么是代数余子式。对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA，代数余子式MijM_{ij}Mij是指从矩阵AAA中删除第iii行和第jjj列后，剩下的子矩阵的行列式。假设有一个3×33\times33×3的矩阵：A=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_

sz66cm·2024-09-01 05:07

数学基础 -- 线性代数之矩阵的秩

矩阵的秩：概念与应用1.概述矩阵的秩（Rank）是线性代数中的一个基本概念，它衡量了矩阵中行或列向量的线性无关性。矩阵的秩在解线性方程组、矩阵分解、确定线性变换的维度等方面起着重要作用。2.矩阵的秩的定义矩阵的秩可以从以下几个角度进行定义：行秩：矩阵的行秩是指矩阵中最大线性无关行向量的个数。列秩：矩阵的列秩是指矩阵中最大线性无关列向量的个数。在一个矩阵中，行秩和列秩总是相等的，因此我们通常将矩阵的

sz66cm·2024-08-31 13:22

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数，能够将输入特征映射到一个(0,1)之

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

数学基础 -- 线性代数之行阶梯形

行阶梯形行阶梯形（RowEchelonForm,REF）是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法，常用于求解线性方程组。矩阵经过行变换（如高斯消元法）后可以转换为行阶梯形，它具有以下特点：行阶梯形的定义零行在矩阵的底部：矩阵中如果存在一行全为零的行，这些行必须在矩阵的最下方。每一非零行的首个非零元素为1：这一元素称为该行的主元（leadingentry）。主元是从左到右的第一个非零元素，并且主元必须

sz66cm·2024-08-30 09:50

FlexibleBI智能化质量管理系统：让制造更高效、精准

FlexibleBI1.人工智能赋能的质量预测我们的系统使用先进的人工智能算法，对制造过程中的尺寸数据进行深度分析。与市场上现有的一些高端软件类似，但我们不局限于这些已有的框架。系统能预测潜在

三坐标CMM质量数据系统·2024-08-30 02:03

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》

【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。

ShuQiHere·2024-08-29 08:33

数学基础 -- 线性代数之增广矩阵

增广矩阵增广矩阵（AugmentedMatrix）是在求解线性方程组时常用的工具。它将线性方程组的系数矩阵与常数项合并在一起，形成一个扩展的矩阵，从而便于使用矩阵操作方法求解方程组。定义假设我们有一个线性方程组：a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2⋮am1x1+am2x2+⋯+amnxn=bm\begin{aligned}a_{11}x_1+a_

sz66cm·2024-08-28 00:32

Python爬虫—常用的网络爬虫工具推荐

智能采集：集成多种人工智能算法，自动化处

编程阿布·2024-08-27 07:10

数学基础 -- 梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法（GradientDescent）是一种优化算法，主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。计算损失：对当前模型输出和实际目标值计算损失（如均方误差、交叉熵等）。计算梯度：计算损

sz66cm·2024-08-24 15:25

数学基础 -- 线性代数之矩阵的可逆性

矩阵的可逆性1.矩阵可逆的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA，如果存在一个矩阵BBB使得：A×B=B×A=InA\timesB=B\timesA=I_nA×B=B×A=In其中InI_nIn是n×nn\timesnn×n的单位矩阵（对角线上全为1，其他位置全为0），那么矩阵AAA是可逆的，并称矩阵BBB是矩阵AAA的逆矩阵，记作A−1A^{-1}A−1。2.矩阵不可逆的定义如果对

sz66cm·2024-08-24 14:21

无需联网的离线语音识别ic方案让全屋家电更智能

特性●定制多种国家语音播报功能●低功耗高性价比●‌多种接口和协议支持●‌高度稳定性和可靠性●‌采用数字信号处理技术和人工智能算法●‌拥有完善的软件开发工具和技术支持语音相关参数●高性能32位RISC内核

九芯电子·2024-08-24 05:46

Logistic 回归

文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3

零度°·2024-08-23 21:56

数学基础 -- 线性代数之行列式不变性推导

行列式不变性的推导我们要证明：给矩阵的一行（或列）加上另一行（或列）的倍数，这种操作不会改变行列式的值。问题描述假设我们有一个矩阵AAA，其大小为3×33\times33×3，如果我们将其第1行加上第2行的倍数，得到新的矩阵A′A'A′。我们需要证明矩阵AAA的行列式和矩阵A′A'A′的行列式是相等的。给定矩阵AAA如下：A=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)A=\begi

sz66cm·2024-08-23 18:10

数学基础（四）

一、特征值与特征向量特征空间：特征向量的应用：特征值表达了重要程度且和特征向量所对应，那么特征值大的就是主要信息了，基于这点我们可以提供各种有价值的信息。二、SVD矩阵分解基变换：特征值分解：SVD：离散型随机变量概率函数（概率质量函数）：连续型随机变量似然函数

几两春秋梦_·2024-08-23 01:55

深度学习如何入门？

•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

科学的N次方·2024-03-26 16:36

2018-02-19

是小学数学基础没打好，还是心理学上说的“可以回避”？所以今天记上一笔，2018年2月19日，45周岁。中年人的生日我相信没人由衷想为自己又长一岁而庆贺

471503Liwufeng·2024-03-26 05:11

AI人工智能小程序系统开发

2.设计架构：选择合适的技术框架和人工智能算法，进行小程序系统架构的设计。3.数据采集和处理：收集必要的数据，并进行预处理和特征提取，为人工智能算法提供支持。

修行者对666·2024-03-15 05:30

计算机等级考试：信息安全技术知识点二

2、1949年，香农发表了著名的《保密系统的通信理论》的论文，把密码学置于坚实的数学基础上，标志着密码学作为一门学科的形成。

ting_liang·2024-03-10 22:22

推荐频道