数学基础-线性基第18页

Datawhale 2021.7集成学习笔记

Dtawhale集成学习Github开源地址CH1-机器学习数学基础python笔记（基于讲义和自己的笔记）机器学习数学基础基于python-B站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计

今夜我说·2023-01-23 10:24

组合数学基础笔记

组合数学基础笔记加乘原理加法原理若AAA有ppp种方式产生，BBB有qqq种方式产生，则产生AAA或B的方式为p+qp+qp+q。

pink_polar_bear·2023-01-23 08:46

1.人工智能的数学基础

1.2.5迭代的终止条件1.2.6代码实现1.3求最优解的方法1.3.1梯度下降法1.3.2牛顿法1.3.3拟牛顿法1.3.4启发式优化方法1.3.5EM算法2.线代3.概率论这部分内容属于大学以及考研的数学基础

data-master·2023-01-22 13:10

牛客寒假算法基础集训营1

ac.nowcoder.com/acm/contest/317/A来源：牛客网时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat:%lld题目描述小a的数学基础实在太差了

晴天雨是谁·2023-01-22 00:51

最优化理论与方法_《数值与最优化方法》（目录）

目录《数值与最优化方法》（一）包括：一.无约束最优化计算方法1.1数学基础1.1.1等值线；1.1.2可微与梯度；1.1.3方向导数；1.1.4Hesse矩阵；1.1.5多元函数的Taylor展开；1.1.6

weixin_39861918·2023-01-21 08:15

python机器学习（一）算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的

hwwaizs·2023-01-20 20:16

【深度学习数学基础之线性代数】研究使用链式法则进行反向传播的求导算法

链式法则简单的说链式法则就是原本y对x求偏导，但是由于过程较为复杂，我们需要将函数进行拆分，通过链式进行分别求导，这样会使整个计算更为简单。假设f=k(a+bc)f=k(a+bc)f=k(a+bc)通俗来说，链式法则表明，知道z相对于y的瞬时变化率和y相对于x的瞬时变化率，就可以计算z相对于x的瞬时变化率作为这两个变化率的乘积。其实就是求复合函数导数的过程。用链式法则（将这些梯度表达式链接起来相乘

lingchen1906·2023-01-20 17:54

AI工程师技术学习进阶指南

数学基础微积分《北京大学高等数学B》线性代数北京大学出版社，《线性代数简明教程》MIT的线性代数公开课概率论与数理统计李航《统计学习方法》朴素概率论钟开来概率论朴素统计学理论北京大学出版社，《概率论与数理统计下册

保护我方鲁班七号·2023-01-20 13:08

【学习资源】机器学习相关的数学参考资料

因此学习机器学习，需要有较好的数学基础，包括线性代数

苹果二·2023-01-20 12:42

【好书推荐】物理、数学和发明的经典科普书籍

原来如此》和华罗庚的平话系列3发明：《发明的故事》计算机行业的从业者，需要很好的物理和数学基础并能热爱创造发明，今天，我想通过介绍经典的物理、数学和发明书籍帮助大家开阔视野，启发思路。

苹果二·2023-01-20 12:42

一道编程劝退题，检测你是否适合干编程

前言大家都知道要想成为一名优秀的开发工程师，需要数学基础好，即你要有很强的逻辑思维能力，这里有一道美国斯坦福大学出的一道逻辑思维的测试测试，检测你的逻辑思维能力，大家可以看看自己逻辑能力怎么样。

洛阳泰山·2023-01-20 08:23

为什么说数字图像的一阶微分为f(x+1)-f(x)?

老猿按照自己的理解来解析一下：在《人工智能数学基础–导数1：基础概念及运算》中介绍：“导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。

LaoYuanPython·2023-01-18 20:23

人工智能数学基础--导数1：基础概念及运算

一、导数的定义导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f’(x0)或函数在定义域中一点可导需要一定的条件是：函数在该点的左右两侧导数都存在且相等。导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个

LaoYuanPython·2023-01-18 20:53

果冻胶·2023-01-17 09:34

【高等数学基础进阶】函数、极限、连续-函数的连续性

文章目录一、连续性的概念二、间断点及其分类1.间断点的定义2.间断点的分类三、连续性的运算与性质四、闭区间上连续函数的性质常考题型与典型例题一、连续性的概念定义1：若lim⁡Δx→0Δy=lim⁡Δx→0[f(x0+Δx)−f(x0)]=0\lim\limits_{\Deltax\to0}\Deltay=\lim\limits_{\Deltax\to0}[f(x_{0}+\Deltax)-f(x_

烧灯续昼2002·2023-01-16 21:09

DDPM模型——公式推导

DenoisingDiffusionProbabilisticModels代码实现：DDPM模型——pytorch实现推荐视频：54、ProbabilisticDiffusionModel概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读需要的数学基础

Peach_____·2023-01-16 08:38

机器学习数学基础（二）：概率论与统计量、大数定律、似然估计

机器学习数学基础（二）概率论概率论基础初步认识概率公式常见概率分布两点分布二项分布Bernoullidistribution泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差sigmoid

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2023-01-15 18:40

机器学习之数学基础—概率论

1、概率的认识0<=p<=12、古典概型3、概率条件概率、全概率公式、贝叶斯公式3、概率密度函数4、累计分布函数

小韩学长·2023-01-15 18:10

机器学习数学基础四：随机变量和概率论基础

目录一，连续与离散随机变量1，离散型随机变量2，连续型随机变量3，简单随机抽样4，似然函数5，极大似然估计例子：二，概率论基础1，概率论是干什么的？2，随机事件是什么？3，概率与频率4，古典概型5，条件概率6，独立性7，独立试验8，二维随机变量1）二维离散型随机变量2）二维连续型随机变量例子：9，边缘分布1）离散型随机变量边缘分布2）连续型随机变量边缘分布例子：10，期望11，期望求解例子：12，

喜欢吃豆·2023-01-15 18:09

机器学习的数学基础矩阵论与概率论

文章目录机器学习的数学基础1.1标量、向量、矩阵、张量之间的联系1.2张量与矩阵的区别？1.3矩阵和向量相乘结果1.4向量和矩阵的范数归纳1.5如何判断一个矩阵为正定？

Hust_Shine·2023-01-15 18:39

机器学习中的数学基础（四）：概率论

机器学习中的数学基础（四）：概率论4概率论4.1一些概念4.2二维随机变量4.2.1离散型4.2.2连续型4.3边缘分布4.3.1离散型边缘分布4.3.2连续型边缘概率密度4.4期望4.4.1一维期望4.4.2

三耳01·2023-01-15 18:38

人工智能学习系列教程-目录（附视频教程）

原文链接:人工智能学习系列教程-目录（附视频教程）一.人工智能基础篇–数学理论数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。

AI科技前线·2023-01-15 16:53

泛函分析在计算机科学中的应用,泛函分析在小波理论中的应用.doc

泛函分析在小波理论中的应用现代数学基础报告泛函分析在小波理论中的应用通过《应用泛函分析》课程的学习，了解到泛函分析是本科高等数学的推广，它综合了函数论、几何和代数的观点研究无穷维向量空间上的函数、算子和极限理论

weixin_39855634·2023-01-15 07:00

机器学习中的数学基础 DAY 2

目录向量、矩阵、张量向量与矩阵运算矩阵的逆与伪逆行列式性质矩阵分解向量、矩阵、张量张量（英语：Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在n维空间内，有n^r个分量的一种量，其中每个分量都是坐标的函数，而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换。r称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关

Heiko_Lee·2023-01-14 10:28

链表噩梦题之二：约瑟夫环问题

二、解决约瑟夫环问题的数学基础：阶梯循环函数表达式2.0.约瑟夫环的普通解法o(N*k)2.1.阶梯循环函数2.2.根据报数k，求之前被杀

冰露可乐·2023-01-14 06:42

数值分析复习笔记-第七章-非线性方程求根

Chapter7非线性方程求根7.1前言本质：对一些n次代数多项式or超越方程，它们的根是难以通过解析方法求得，因此需采取数值方法主要有：二分法不动点迭代法：迭代加速牛顿迭代法：牛顿法、割线法7.2二分法数学基础

Linxson·2023-01-14 01:15

R语言作加权最小二乘_自然语言处理算法工程师历史最全资料汇总-基础知识点、面试经验...

整理了算法面试需要数学基础知识、编程语言、深度学习、机器学习、计算机理论、统计学习、自然语言处理相关基础知识点；以及一些大长的实战面试经验，非常具有参考、学习价值，分享给大家。

weixin_39849387·2023-01-13 08:20

《白话机器学习的数学》基础知识梳理 & 基于python的代码实现

写在前面这本书很适合我这个机器学习小白，从数学基础开始，用自己的话凝练总结，慢慢整理。未经授权，禁止转载！如需转载，请与我联系。

面壁神·2023-01-12 19:42

附pdf下载 | 《机器学习数学基础》电子书

机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，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。机器学习有下面几种定义：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3）机器学习是用数据

人工智能与算法学习·2023-01-12 19:42

《白话机器学习》（一）机器学习算法推导过程中的数学基础知识

写在前面本篇文章长时间更新，主要是为了整理自己在学习各种算法中遇到的数学知识。方便查阅。一.向量、矩阵求导１．∂Ax→∂x→=AT\frac{\partial{A\overrightarrow{x}}}{\partial\overrightarrow{x}}=A^T∂x∂Ax=AT２．∂Ax→∂x→T=A\frac{\partial{A\overrightarrow{x}}}{\partial\o

四叶草hah·2023-01-12 19:07

00 - 绪论/数学基础

什么叫“电磁场理论”研究：电荷在周围引起的效应发展简史1785年，库仑定律建立，标志着人类关于电现象定量化研究1820年，奥斯特发现电流的磁效应1875年，安培力定律到此为止，仍是非时变的；电与磁没有有机联系1832年，法拉第发现电磁感应定律1864年，麦克斯韦，位移电流，麦克斯韦方程∇×E⃗=−∂B⃗∂t\nabla\times\vec{E}=-\frac{\partial\vec{B}}{\p

Awaycsdn·2023-01-12 18:26

OpenGL超级宝典笔记（零）数学基础与基础变换

这部分与（一）的不同是这部分只注意使用价值，不搞矩阵怎么运算那些虚的，而且结合OpenGL来讲。声明：摘抄，翻译，感悟自http://www.songho.ca/opengl/gl_transform.html#modelview主要流程基础数学知识别理太多，反正转换矩阵总是在坐标或者向量的前面，公式一直都是Coorddst=Mtransform∗CoordoriCoord_{dst}=M_{tr

王文珏·2023-01-12 16:48

机器学习——数学基础(一)

机器学习数学基础均匀分布转变为正态分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathx=np.random.rand(1000)##rand是均匀分布

Aure219·2023-01-12 09:48

重温线性代数（3）——正交、投影

同时，我也发现了自己数学基础的严重不足，急需好好重学一遍线性代数，为之后的学习打好基础。因此，“重温线性代数”这个系列就诞生了。

xtyang315·2023-01-11 22:31

机器人机构学的数学基础——绪论

与机构及机器人有关的基本知识机器人机构学的主要研究内容机构学与机器人学研究的数学方法李群李代数旋量理论——这是读书笔记1与机构学和机器人学联系紧密的数学工具中，人们比较熟悉线性代数与矩阵理论，对旋量理论、李群李代数等现代数学工具还知之甚少。而后者在机构学与机器人学研究领域里近年来越来越受到重视，并得到了日益广泛的应用。旋量理论和李群、李代数理论在现代物理学和刚体运动领域取得了成功的应用，也日渐成为

我才睡醒·2023-01-11 13:56

机器学习之数学基础——期望、方差、协方差、相关系数、矩、协方差矩阵

期望定义性质方差定义切比雪夫不等式协方差定义性质协方差的上界方差和协方差的关系相关系数矩协方差矩阵期望定义离散型E(X)=∑i∞xkpk连续型E(X)=∫∞−∞xf(x)dx性质E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]方差定义D(X)=Var(X)=E{[X−E(X)]2}=E(X2)−[E(X)]2切比雪夫不等式定理设随机变量X具有数学期望E(X)=μ，方差D(X)=σ2，则对于任意整数ϵ，不等

BerMaker·2023-01-09 16:33

关于线性回归的公式推导

数学基础太差了感觉看不太懂插个眼以后回来再看推导最优值optimalvalue的公式先有loglikelihood对数似然估计的公式因为要最优化，所以取梯度等于0合并之后：可以得出sigma的平方推导加权均方误差

爱格白·2023-01-09 13:05

机器学习的数学基础（6）：矩阵的SVD分解与最小二范数解

其实在上一篇文章中遗留了两个问题。在我们讨论最小二乘回归问题解的时候，当rank(A)

李小札·2023-01-09 13:49

数学基础（二）逆矩阵、伪逆矩阵、最小二乘解、最小范数解

举一个多元线性回归的例子：假设都为n维的行向量，N表示样本个数，y为实数。则得到到，其中，为向量中的n个值；就是要估计的参数。将上式写成矩阵的形式就是我们的目的就是要解出参数a的列向量，则通过下式即可解出a向量。但是通常情况下样本量N并不等于每个样本的维度n，则求的最小值对a求偏导，导数等于0处去最小值【置于为什么求偏导后的式子是这样的，我放到了最后说明，该结论记住即可】移项得那么是否可逆呢？如果

Billie使劲学·2023-01-09 13:16

线性模型：AR、MA、ARMA、ARMAX、ARX、ARARMAX、OE、BJ等

目录1AR12MA13ARMA14ARMAX25ARX26ARARX37ARARMAX38OE39BJ3各种线性模型，这些模型算数学基础模型，不仅在计量经济学，也在工业控制等各领域有应用。

AI强仔·2023-01-09 10:21

谱聚类原理（深入浅出）

6.1RatioCut切图6.2Ncut切图7.优缺点8.谱聚类实施上的指导性细节8.3类别的数目python案例参考资料0总结谱聚类算法是一个使用起来简单，但是讲清楚却不是那么容易的算法，它需要你有一定的数学基础

赵孝正·2023-01-08 18:43

西电《网络空间安全数学基础》网安数基

西电网络空间安全数学基础《第一章：线性系统与矩阵乘法》文章目录讲在前面章节脉络第一章线性系统与矩阵乘法概述一、线性反馈移位寄存器（LFSR）的引入1.1移位寄存器：1.2反馈移位寄存器：1.3线性反馈移位寄存器

smile_chance·2023-01-08 11:59

深度学习课程项目

文章目录多元线性回归的随机梯度方法代码效果原理实值函数线性模型实值函数线性基函数模型linearbasisfunctionmodel实值函数线性基函数模型求导的矩阵形式解derivation实值函数线性基函数模型参数求解的解析解

GarveyMui·2023-01-08 09:16

2017年10月历史文章汇总

4月历史文章汇总2017年5月历史文章汇总2017年6月历史文章汇总2017年7月历史文章汇总2017年8月历史文章汇总2017年9月历史文章汇总2017年10月1日【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础跟阿里云技术专家阙寒

darren2015zdc·2023-01-08 09:41

【机器学习基础】9 大主题！机器学习算法理论面试题大汇总

算法理论基础不仅包含基本概念、数学基础，也包含了机器学习、深度学习相关。

风度78·2023-01-08 06:27

24考研计划（看了个视频，记录一下）

目前--2月：不要买任何教材可学学英语和数学：此时可以复习：英语单词和数学基础课程3-6月：复习偏向数学和英语，因为这两科更重视时间的积累。

perfect_god·2023-01-07 08:25

Pytorch_GAN_mnist细节讲解从理论到实践

按自己的思路整理了一遍，尽量把每个细节（理论、公式、训练方式、代码），给大家讲解清楚，个人花了一天时间入门Gan的基础，其实对于大部分人都是做应用，但是还是如果感兴趣，还是得花功夫在数学上，里面一些细节的推导，设计到数学基础

思考实践·2023-01-07 07:14

matlab用幂法求特征值与特征向量_众人皆醉我独醒——深入理解“特征值”和“特征向量”...

这是《机器学习中的数学基础》系列的第7篇，也是线性代数的最后一篇。我们已经知道，矩阵和向量的乘法就相当于对该向量做了一个线性变换。在这个变换中，大部分的向量都发生了偏移，脱离了原“轨道”。

weixin_39967598·2023-01-06 17:05

程序员的自我修养之数学基础08：特征值、特征向量和特征值分解

啊，转行学计算机的过程，就是不断“开倒车”的过程……为了理解概念A，你发现你得先理解概念BCD，为了理解概念B，你发现还得明白概念EFD……一直开倒车到大一的高数线代……不过Anyway，坚持就是胜利，继续看下去吧！！！特征向量和特征矩阵，真的是非常非常重要的概念啊，不管是课本还是论文里，翻一翻就能看到。那它们到底在说什么呢？先甩概念——看起来有点晕，不急，让我们理一理。我们知道，矩阵，代表的是“

M＆Q·2023-01-06 17:32

机器学习中的数学基础：(1)实际应用中矩阵特征值与特征向量的几何意义

关于特征值、特征向量的讲解有很多的教程，对于这些枯燥的数学基础怎么运用到自己的实际计算机视觉实验中，是一项很重要的任务。

Upupup6·2023-01-06 17:57

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