数学基础-概率论第4页

25考研｜660/880/1000/1800全年带刷计划

经历过两次考研，我觉得考研数学之所以难，有下面几点原因：1、知识点多，考研数学1和数学3都包含三本书，分别是高等数学，线性代数和概率论

Czz-coder·2024-02-03 15:22

【晨间日记】2020年12月14日

2020年12月14日天气：小雨【90天践行目标】（190/210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①慢跑三公里②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①自学JavaWeb②复习概率论

语瞳SAMA·2024-02-03 12:33

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册

那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！

La victoria·2024-02-03 07:25

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册：程序员写的AI书，50 章一网打尽...

那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！作者

数据派THU·2024-02-03 07:23

移动机器人激光SLAM导航（四）：GMapping SLAM 篇

GMappingROS-Wiki从零开始搭二维激光SLAMGMapping漫谈小白学移动机器人机器人工匠阿杰wpr_simulation移动机器人激光SLAM导航（文章链接汇总）1.GMapping1.1FastSLAM问题分解概率论相关公式

Robot_Yue·2024-02-03 03:41

Python 实战人工智能数学基础：深度学习

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它主要通过模拟人类大脑的思维方式来解决复杂的问题。深度学习的核心思想是利用神经网络来模拟大脑的思维方式，通过对大量数据的训练来实现模型的学习和优化。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：1950年代至1980年代：人工神经网络的诞生和发展。在这一阶段，人工神经网络主要用于模拟人类大脑的思维方式，以解决复杂的问题。1980年代至2000年代：人工神

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

1.背景介绍强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种人工智能技术，它旨在让计算机代理在与环境的交互中学习如何执行行动，以最大化累积奖励。强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。强化学习的主要应用领域包括游戏（如AlphaGo）、自动驾驶（如TeslaAutopilot）、机器人控制（如BostonDynamics

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

做研究系列：如何研究量子科学

掌握数学工具，如线性代数、微积分、泛函分析、复变函数论以及概率论与随机过程等，这些是理解和构建量子理论模型的基础。

科学禅道·2024-02-02 14:57

深度学习如何入门？

以下是入门深度学习的建议步骤：1.强化基础知识数学基础：深入学习线性代数、微积分、概率论和统计学。这些是理解深度学习算法背后原理的基础。

终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:12

深度学习-基础过关

它涉及到概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

代码不行的搬运工·2024-02-02 09:38

深度学习如何入门?

以下是一些建议的步骤来快速入门并逐步深入理解深度学习：1.基础知识准备数学基础：理解和掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、微积分（梯度、导数）、概率论与统计学（概率分布、最大似然估计、贝叶斯推断）是至关重要的

dami_king·2024-02-02 07:45

机器学习基础、数学统计学概念、模型基础技术名词及相关代码个人举例

（2）数学统计学概念1、概率论：概率论是研究随机

是lethe先生·2024-02-02 07:09

机器学习PAI快速入门

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。

开发者学习指南·2024-02-02 02:28

【晨间日记】2021年1月14日

③写晨间日记【昨日践行】①昨日冥想已完成②Keep平板支撑③晨间日记已完成【今日青蛙】①复习离散数学②背诵web习题③放平心态，迎接不完美的自己*昨日三只青蛙已达成【反思日志】考完了Java，整个人从概率论的愉悦高峰一瞬跌入低谷

语瞳SAMA·2024-02-02 01:55

2020-12-07

如果有一些学生能够正确解答出来，则说明他的数学基础非常不错。数学世界在此分享这些有趣的数学题，目的是希望能够激发学生们学习数学的兴趣，并且能够给大家的学习提供一些帮助！

林枫2020·2024-02-01 16:56

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1、标量、向量、矩阵、张量标量、向量、矩阵和张量是线性代数中不同维度的数学对象，它们之间的区别在于维数和结构：标量（Scalar）：标量是一个数值，只有大小，没有方向。例如物理学中的时间、质量、温度等

对许·2024-02-01 11:26

关于概率论和模糊数学的区别

#模糊数学不是伪科学关于模糊数学是伪科学的理论概率论和模糊数学的显而易见的不同的地方如下：首先概率论的基础是康托集，你可以简单理解为集合中的元素只有{0,1}两种状态，他关注的是事件最终的结果，要么发生

当像鸟飞向你的山·2024-02-01 10:06

《好好学习》完结

概率论：生活是一个各项条件随机发生的概率分布，过去的每一件事情的结果，是众多可能的结果之一。未来要发生的事情，也将有

曼Lucky·2024-02-01 08:08

【机器学习】【概率论】【损失熵】【KL散度】信息量、香农熵和KL散度的计算

1、信息量（AmountofInformation）对于一个事件：小概率-->大信息量大概率-->小信息量独立事件的信息量可以相加I(x)=log2(1p(x))=−log2(p(x))I(x)=log_2(\frac{1}{p(x)})=-log_2(p(x))I(x)=log2(p(x)1)=−log2(p(x))E.g.:一枚均匀的硬币:p(h)=0.5p(h)=0.5p(h)=0.5Ip(

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:47

【免费培训】心理学量化研究神器——Mplus简介及入门（直播：2023.9.16）

心理统计学是一门以概率论为基础，对数据资料进行收集、整理、分析，以及根据这些资料所传递的信息做出科学推论的方法论科学。

茗创科技·2024-01-31 21:12

泛谈一下数字化技能的学习，SPSS、Stata还是Python？技术、业务+表达、展现！

很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程，至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程，其实就已经具备了相对较好的数据分析基础

数据科学作家·2024-01-31 17:49

高等数学基础【1】极限与连续

第一节函数一、基本概念①函数设变量x的取值范围为D,若对任意的x∈D,按照某种对应关系总有唯一确定的值y与x对应,称y为x的函数,记为y=f(z),其中D称为函数y=f(x)的定义域②复合函数设u=φ(x)(x∈D1),y=f(u)(u∈D,),且对任意的x∈D1有φ(x)∈D2,称y为x的复合函数,记为y=f[φ(x)]③反函数设y=f(x)(x∈D)为单调函数,其值域为f(D),对任意的y∈f

吴名氏.·2024-01-31 17:17

概率论——大数定律

依据考研数学的安排，在学习大数定律之前引入这样两个先修知识点：（1）切比雪夫不等式：，对任意的ε>0.它的意义是：事件大多会集中在它的期望附近（2）依概率收敛：如果xn是一个随机变量序列、A是一个常数，对任意的ε>0，有，则称Xn依概率收敛于常数A依概率收敛并不同于传统意义上的“实验无数次后频率会无限靠近概率”，它实际上在概率附近划出了一个小的边界ε。实验结果当然可能发生波动，这个边界的作用就是把

粉刷乌鸦·2024-01-31 13:56

matlab 复习笔记（基础版）

数据科学中的数学基础目录数据科学中的数学基础1.标量2.向量3.矩阵4.函数5.元胞数组6.文件7.分支语句8.ps===1.标量>>a=4%可以是整数a=4>>b=5.2%可以是小数b=5.2000>

我叫两万块·2024-01-31 12:50

奇妙的安全旅行之ECC算法

最初由Koblitz和Miller两人于1985年提出，其数学基础是利用椭圆曲线上的有理点构成Abel加法群上椭圆离散对数的计算困难性。ECC算法的数学理论非常深奥和复

我是开发者FTD·2024-01-31 10:37

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第7章_SLAM中的数学基础

视频讲解【第1季】7.第7章_SLAM中的数学基础-视频讲解【第1季】7.1.第7章_SLAM中的数学基础_SLAM发展简史-视频讲解【第1季】7.2.第7章_SLAM中的数学基础_SLAM中的概率理论

小虎哥哥爱学习·2024-01-31 09:02

写作也可以养家糊口

1、概率论稿费：400-800元/篇要求：文章观点独特、创意，大多关于时事热点。

不再缺过·2024-01-31 08:14

AI数学基础21——指数加权移动平均

指数加权移动平均exponentiallyweightedmovingaverage(EWMA)，又叫指数移动平均exponentialmovingaverage(EMA)，数据越老，其权重成指数型下降对于序列Y，EMA公式为：这里，α是一个介于（0,1）之间的权重系数Yt是当前时刻t的值，St是当前时刻序列Y的指数移动平均值（EMA），S(t-1)是上一个时刻Y的EMA由该公式可以看出，EMA的

LabVIEW_Python·2024-01-31 01:20

2018年机器学习数学基础及算法视频教程 20课适合基础学习高清课件代码答疑全

课程介绍：不管是算法工程师还是机器学习相关岗位，很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生，更有甚至数学的优先级超过计算机专业，尤其人工智能方面，Al人才门槛高的让人望而却步，其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高

花心五花肉·2024-01-30 04:42

人工智能数学基础----导数

人工智能数学基础系列文章1.人工智能数学基础----导数2.人工智能数学基础----矩阵3.人工智能数学基础----线性二阶近似人工智能的学习对于数学要求还是需要一定的功底的，不管是算法还是涉及到的名词概念

Msro·2024-01-30 04:29

刘嘉概率论22讲《六，概率度量，建立整体确定性的三种方式》

三种方法：定义法，频率法，迭代法。一，定义法就是直接定义，直接认为某件事不同结果出现的可能性是相等的，没有任何一个结果比其他结果更有可能发生。比如，抛硬币正面朝上和反面朝上的概率相等，都是50%，一个标准的骰子，抛出每个点数的概率也相等，都是1/6，这些概率都是我们直接定义的。比如，选择题四选一，我们认为随便选一个，蒙对的概率是1/4，这都是一种可能性的设定。虽然定义法简单粗暴，但是在宏观尺度上，

阿木魔法学院·2024-01-30 00:25

排队论 | Python实现M/M/1/N

它是运筹学和应用概率论的重要分支，广泛应用于交通、通信、计算机网络、制造业、客户服务等领域。在排队论中，常用的术语包括以下几个方面ÿ

算法如诗·2024-01-29 19:54

成长第一季——《通往》：你能准确预测股价吗？

反思复盘，对照提升理解力一）目的对一个没有炒股经验的准中年人来讲，也只能从概率论的维度去想像股市运行规律了。二）使用步骤1.建立笔记认知：问题的质量决定了问题的答案。预测的准确率无限接近50%。

Ares1981·2024-01-29 14:57

概率论笔记3.1二维连续型随机变量的边缘密度函数

二维连续型随机变量的边缘密度函数对X的边缘密度函数，就是在负无穷到正无穷对Y求积分；对Y的边缘密度函数就是在负无穷到正无穷对X求积分例题

被遗忘在角落的死小孩·2024-01-29 13:18

深度强化学习基本概念-王树森课程笔记

学习资料：深度强化学习课程-王树森目录一、概率论知识二、强化学习专业术语三、强化学习的随机性来源1.action2.statetransition四、Rewards,Returns&ValueFuctions1

淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

高中数学基础20190311-参数方程消元常用策略

今天你来问我一个参数方程化普通方程的问题我给你提了消参的策略#代数消元代入消元加减消元平方和消元平方差消元三角消元代入消元加减消元解出cos与sin平方和消元解出sec与tan平方差消元

7300T·2024-01-28 19:51

大学计算机专业有必要花大把大把时间学数学吗？

如果走科研路线，想读研甚至读博在计算机领域发paper的话，数学基础是非常非常重要的。

象骑士Hack·2024-01-28 15:01

如何系统学习机器学习？

其次，学习基础的数学概念，如线性代数、概率论和统计学。然后，选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。最后，通过实践项目来巩固所学知识。

人邮异步社区·2024-01-28 14:23

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。这也展示优化神经网络梯度下降法的目的：尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值；方法是：引入超参数。Adam，优化算法是已经被证明了，可以适用于大多数神经网络的优化算法，其本质是Momentum优化算法和RMSprop优化算法合并在一起用，如下图所示：在一次迭代计算中：红色框部分就是Momen

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾

前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点，这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题，这边也只是知其形，便于日后应用到一些实际案例中。

竹叶青lvye·2024-01-28 12:57

【机器学习笔记】0 背景知识之数学基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179，课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course，课程视频也可以在b站观看（观

RIKI_1·2024-01-28 10:24

第2章-神经网络的数学基础——python深度学习

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络我们来看一个具体的神经网络示例，使用Python的Keras库来学习手写数字分类。

weixin_42963026·2024-01-28 05:43

小说—《绝处逢生》—

因为学制总共才三年的初中被我生生给念成了五年，其中初一留级一次，觍着脸跟我爸美其名曰“再打打数学基础”。

LFJ16868·2024-01-28 05:54

学期总结和暑假计划

学期总结：这一个学期的课程都有些难度，比如说中国税制、概率论等等。

嘎嘎咔·2024-01-27 23:56

2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章

让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了，强者只用Numpy搭建神经网络TensorFlow框架的开源工具箱Ludwig人工智能学习框架TensorFlow必须掌握和了解的数学基础

城市中迷途小书童·2024-01-27 17:08

考研计划东南大学

数一：高数、线代、概率论与数理统计使用参考资料：1.《同济高数、浙大概率论与数理统计》2.

风与易水·2024-01-27 14:34

武忠祥2025高等数学，基础阶段的百度网盘+视频及PDF

3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方

m0_54050778·2024-01-27 14:30

阿梦的日记

回顾自己的这学期，不知道自己学了些什么，什么概率论，经济法，线性代数...总之一句话，考完就忘，真是感觉对不起老师。

甜筒面包·2024-01-27 02:44

芝麻教育小事

这一项看似简单却大多数家长不会坚持的小事，我个人认为在孩子小时候的数学基础训练中必不可少！对于数学中计算这种初级并兼基础的练习是没有方法和窍门可讲的，只有通

一弯静水流深·2024-01-27 02:05

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