数学基础知识：概率论

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。

道酝欣赏·2025-03-03 18:55

概率论——5 事件的独立性

黑曼巴、。；·2025-03-01 02:15

【概率论】多维随机变量及其分布

文章目录二维随机变量一、二维随机变量的定义二、分布函数的定义三、分布函数的性质1.单调不减2.规范性3.右连续4.非负性四、二维离散型随机变量1.定义2.性质3.联合分布律五、二维连续性随机变量1.定义2.性质3.求法边缘分布一、定义1.边缘分布函数2.边缘分布律3.边缘概率密度条件分布一、条件分布律的定义二、条件概率密度的定义三、两种重要的二维连续性随机变量1.均匀分布2.二维正态分布四、随机变

return bool(1)·2025-02-28 16:09

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

概率论与统计：概率分布、统计推断等。微积分：导数、积分、多变量函数等。Python编程：Python基础：数据类型、控制结构、函数等。Python进阶：面向对象编程、装饰器、生成器等。

大模型教程·2025-02-19 15:04

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的

a小胡哦·2025-02-19 03:27

书籍-《概率论I：随机变量与分布》

ProbabilityTheoryI:RandomVariablesandDistributions作者：AndreaPascucci出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能书籍下载-《概率论

·2025-02-18 04:12

用大模型学大模型03-数学基础概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。

wyg_031113·2025-02-14 22:39

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

线性回归是比较简单的，从高代、概率论就可以理解，甚

应有光·2025-02-14 17:03

书籍-《机器学习数学基础》

CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学

·2025-02-14 01:30

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

AI基础 -- AI学习路径图

再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量

sz66cm·2025-02-12 16:40

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理

树上求索·2025-02-07 18:42

2025最新最全AI大模型系统学习路线

必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为

大模型老炮·2025-02-04 18:13

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

程序员辣条·2025-02-04 16:57

二项分布：成功与失败概率的交织呈现

引言在概率论与数理统计的庞大体系中，二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布，广泛应用于众多领域，从自然科学到社会科学，从工业生产到日常生活，都能看到它的身影。

进一步有进一步的欢喜·2025-02-04 08:55

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式

【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型：有限个元素参与抽样，每个元素被抽样的概率相等。条件概率：在某条件已经达成的前提下，新事件发生的概率。实际计算的时候，应注意区分，如果是计算综合概率，比如A已经发生时，B发生的概率，其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A)，乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式：全概率公式综合了所有条

西猫雷婶·2025-01-31 07:00

机器学习入门——机器学习基本概念

@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

四月是你的·2025-01-28 06:33

统计学中的样本&概率论中的样本

不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并，作为一门课。这本身是可以合并，完整的一条线，看这里。但是，作为任课老师应该从整体上交代清楚，毕竟是两个学科，不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。

phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

P3978 [TJOI2015] 概率论

题目描述为了提高智商，ZJY开始学习概率论。有一天，她想到了这样一个问题：对于一棵随机生成的n个结点的有根二叉树（所有互相不同构的形态等概率出现），它的叶子节点数的期望是多少呢？

洛谷之蒟蒻·2025-01-25 11:22

svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图

机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有

张炜大师傅·2025-01-23 00:13

【AI中数学-概率论-综合实例-包括python实现】预测的守望者：动态贝叶斯网络在风险预警中的应用

第四章：概率论-综合实例第2节预测的守望者：动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中，预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据，而是需要考虑时间维度和动态变化。

云博士的AI课堂·2025-01-22 21:26

数学：机器学习的理论基石

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

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

Python字典详解

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

2401_89224765·2025-01-19 02:20

【概率论与数理统计】第三章多维随机变量及其分布(3)

2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响，但有时也会毫无影响。例如，一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响，但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里，我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性：之前我们这样描述：事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y

Arthur古德曼·2025-01-17 14:10

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

日记2021-3-8

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

思考z·2024-09-13 04:20

PDF和CDF

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。

薛定谔的猫_大雪·2024-09-12 06:39

Python 数学建模——方差分析

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？

Desire.984·2024-09-12 06:38

数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理

阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以

天阑的芋头·2024-09-12 00:50

感悟文是很容易写的

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

林天歌·2024-09-11 21:50

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

机械学习—零基础学习日志（概率论总笔记5）

引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果，需要被统计的对象出现上千次，但是如果整个样本只有几千字，被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”？古德-图灵折扣估计法在词语统计中，有点词语虽然是出现0次，但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。古德的做法实际上就是把出现1次的单词的总量，给了出现0次的，出现2次

学长小陈来帮你·2024-09-11 12:51

Python 数学建模——假设检验

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

Desire.984·2024-09-10 22:20

非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记

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

南川笔记·2024-09-10 16:27

Python的图形化界面编程

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

iteye_20668·2024-09-08 22:37

python机器学习算法--贝叶斯算法

原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。

在下小天n·2024-09-03 10:03

【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？

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

seh_sjlj·2024-09-02 20:08

愚者才悲观｜每日复盘D32

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

_李子昂·2024-08-31 23:29

【晨间日记】 2020年9月23日

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

语瞳SAMA·2024-08-31 13:11

2.1概率统计的世界

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

极客探索者·2024-08-31 10:40

Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）

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。

冬天都会过去·2024-08-29 10:47

概率论中的卷积公式

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

Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)

方世恩·2024-08-29 01:45

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

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。

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

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