数学基础-线性基第20页

[Datawhale组队学习|李宏毅机器学习]学习笔记03

演示）P8梯度下降（用Minecraft演示）目录一、误差的来源二、梯度下降（一）学习率的选择（1）手动调整（2)自适应学习率（3）Adagrad算法（4）随机梯度下降法（5）特征缩放（二）梯度下降法的数学基础

喜欢皂粉·2022-12-24 14:16

NOI2021信息竞赛学习笔记

主席树5.树套树6.长链剖分7.LCT三、数学1.欧拉函数|（扩展）欧拉定理|欧拉反演2.线性筛3.莫比乌斯反演4.FFT&NTT5.生成函数6.多项式全家桶7.单位根反演8.FWT9.拉格朗日插值10.线性基

andyc_03·2022-12-24 14:11

AI笔记: 数学基础之方向导数的计算和梯度

方向导数定理若函数f(x,y,z)在点P(x,y,z)处可微，沿任意方向l的方向导数∂f∂l=∂f∂xcosα+∂f∂ycosβ+∂f∂zcosγ\frac{\partialf}{\partiall}=\frac{\partialf}{\partialx}cos\alpha+\frac{\partialf}{\partialy}cos\beta+\frac{\partialf}{\partialz

Johnny丶me·2022-12-24 13:35

机器学习数学基础梯度下降法之Python矩阵运算

文章目录一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解（一）最小二乘法（二）梯度下降参考链接一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法梯度下降（gradientdescent）主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。所以，它是

咩咩叫的闲鱼·2022-12-24 09:15

人工智能-数学基础-核函数变换，熵与激活函数

目录核函数的目的线性核函数多项式核函数核函数实例高斯核函数（最常用的一种）参数的影响熵的概念激活函数Sigmoid函数Tanh函数Relu函数（实际用得最多）LeakyReLU核函数的目的如果我的数据有足够多的可利用的信息，那么我可以直接做我喜欢的事了，但是现在如果没有那么多的信息，我可不可以在数学上进行一些投机呢？低维（比如我只知道一个人的年龄，性别，那我能对她多了解吗？）高维（比如我知道他从出

南征_北战·2022-12-24 01:29

电磁场知识整理------2022/12/14

电磁场知识整理1、数学基础麦克斯韦方程2、麦克斯韦方程组的近似情况2.1恒定电场2.2恒定电流场2.3恒定磁场2.4动态电磁场2.5时谐电磁场3、电磁辐射与电磁波写在最后学习资源：慕课上浙大的工程电磁场与波

城猪猪·2022-12-23 11:55

自然语言处理学习笔记-lecture2-数学基础1-微积分

微积分函数设数集D⊂RD\subset\mathbb{R}D⊂R，则称映射f:D⊂Rf:D\subset\mathbb{R}f:D⊂R为定义在DDD上的函数，通常记为y=f(x),x∈Dy=f(x),x∈Dy=f(x),x∈D，其中xxx称为自变量，yyy称为因变量，DDD称为定义域，记作DfD_fDf，即Df=DD_f=DDf=D。对于每个x∈Dx∈Dx∈D，按对应法则fff，总有唯一的值yyy

尔呦·2022-12-23 08:29

自然语言处理学习笔记-lecture2-数学基础4-信息论

信息论信息量什么是信息量?假设我们听到了两件事，分别如下:事件A:巴西队获得了2022年FIFA世界杯冠军。事件B:中国队获得了2022年FIFA世界杯冠军。仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事件A的信息量要大(也就是“大新闻”)。究其原因，是因为事件A发生的概率很大，事件B发生的概率很小。所以当越不可能的事件发生了，我们获得的信息量就越大，而越可能发生的事件发生了，我们获得的信息量就越小。因

尔呦·2022-12-23 08:59

Python实现12种概率分布（附代码）

今天给大家带来的这篇文章是关于机器学习的，机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。

蚂蚁爱Python·2022-12-23 07:18

【基础知识】从FT到FFT

目录概述数学基础微积分复数复平面欧拉公式单位根及性质定义傅里叶变换(FT)作用公式频域的相关解释傅里叶逆变换(IFT)公式离散傅里叶变换(DFT)公式DFT的实现离散傅里叶逆变换(IDFT)实现DFT的结果含义快速傅里叶变换

Hz1213825·2022-12-23 04:02

傅里叶思想漫谈：从希尔伯特空间到不确定性原理

因此，傅里叶级数展开式是大学本科数学基础课的重点内容之一，也是广大理工科学生最难以理解的公式之一。傅里叶级数往往会首先出现在本科一年级数学分析的教材中，可惜的是，大

PaperWeekly·2022-12-23 04:00

【小白学AI】百度PaddlePaddle《李宏毅机器学习》特训营--学习心得

（本人水平有限，此文档只适合小白，高手就直接飞过啦）文章目录一、数学基础复习：二、英文名词对照：三、Pthon语法操作：四、最后精华总结数学、英语、派森勤查、勤看、勤练有幸观看了飞桨AiStudio在B

sxaah·2022-12-23 01:57

RFID发展历程

到了近世，越来越多的人对电、磁、光进行深入的观察及数学基础研究，其中的佼佼者是美国人本杰明.富兰克林。1846年英国科学家米歇尔.法拉弟发现了光波与电波均属于电磁能量。

WAST·2022-12-22 19:37

向量范数和矩阵范数的理解

范数属于矩阵论的知识范围，可见数学基础的重要性。

陈振斌·2022-12-22 15:39

深度学习-23:矩阵理论(L0/L1/L2范数)

线性代数和矩阵理论是机器学习和人工智能的重要数学基础。有短板的请补课，推荐《TheMatrixCookbook》。线性代数主要涉及矩阵理论，本节围绕矩阵理论展开。

MTVideoAI·2022-12-22 15:07

第十一课：数学基础（快速幂、逆元、扩展欧几里得算法、中国剩余定理）

目录〇、欧拉定理一、快速幂（1）定义及求法（2）快速幂求逆元二、扩展欧几里得算法（1）推导和实现（2）线性同余方程三、中国剩余定理（1）定理阐述（2）样题：〇、欧拉定理若a与N互质，则a的phi（N）次方模N同余1。若N是一个质数，则phi（N）=N-1：（费马小定理）一、快速幂（1）定义及求法用途：快速求出a的k次方模p的值。方式：1.预处理出a的2的x次方模p的值的序列。其中x最大到log（k

yan__kai_·2022-12-22 09:08

ccc-机器学习数学基础

偏向于理解，不涉及证明Helloworld：代码：importsympyasspsp.init_printing()sym_x,sym_y,sym_z=sp.symbols("xyz")sp.diff(sym_x**3-sym_x*3)也可以简单一点：str_expr="x**3-x*3"expr=sp.sympify(str_expr)sp.diff(expr)结果：1.链式求导h′(x)=f′

扔出去的回旋镖·2022-12-22 00:00

信用风险理论、模型及应用研究（综述）

HarryMarkowitz(1952)引入了均值一方差框架用以科学计量风险与收益问题，从而为风险的定量研究建立了数学基础。

qq1323362960·2022-12-22 00:22

机器学习和计算机视觉的数学基础（转）

1.线性代数(LinearAlgebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是:IntroductiontoLinearAlgebra(3rdEd.)byGilbertStrang.下载链接这本书是MIT的

weixin_30384217·2022-12-22 00:44

学习编程需要什么基础？你举得呢？

1、数学基础从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，初学者有高中水平就差不多了。

iOS开发皮皮峰·2022-12-21 14:19

SoftTriple Loss: Deep Metric Learning Without Triplet Sampling

小兔乖乖❀·2022-12-21 14:34

【RL数学基础】概率论的基本概念：随机变量、概率密度函数、期望、随机抽样

文章目录1.随机变量（RandomVariable）2.概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）3.期望（Expectation）4.随机抽样（RandomSampling）1.随机变量（RandomVariable）随机变量（RandomVariable）是一个未知的量，它的值取决于一个随机事件（Randomevents）。以抛硬币为例，抛硬币就是一个随机事件

山野庸才熏悟空·2022-12-21 12:19

学习笔记(04):人工智能-数学基础视频课程-连续性与导数

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/8850/182622?utm_source=blogtoedu1.函数的连续性a.函数f(x)在x0处连续，需要满足的条件：1.函数在该处有定义2.函数在该点处存在极限3.函数在该点的极限值=函数值f(x0)2.函数的间断点第一类间断点第二类间断点跳跃间断点可去间断点3.导数

yunbuqi·2022-12-20 19:10

机器学习-数学基础20210503

目录机器学习与数学分析概率论与贝叶斯先验矩阵和线性代数机器学习与数学分析机器学习：对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高。-机器学习的对象：任务task、经验experience、性能performance-随着任务的不断执行，经验的累积会带来计算机性能的提升-机器学习是人工智能的

weixin_47442524·2022-12-20 19:40

学习笔记(02):人工智能-数学基础视频课程-极限（PPT下载----->）

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/8850/182620?utm_source=blogtoedu1.极限2.收敛、发散3.左右极限

yunbuqi·2022-12-20 19:40

机器学习-数学基础

机器学习-数学基础文章目录机器学习-数学基础一函数二极限三导数四梯度五微积分一函数函数的定义:量与量之间的关系.函数的分类:分段函数反函数显函数与隐函数函数的特性:奇偶性:偶函数关于y轴对称,奇函数关于原点对称

圣骑士不该来鹊桥·2022-12-20 19:40

人工智能之数学基础----连续性和可导性

本章主要讲解函数的联系性，函数的联系性也是导数的必要条件，从而延伸讲解可导性在一点处及在一个区间上联系连续函数的零点定理、最值定理、介值定理平均速度、瞬时速度切线和导数二阶导数和高阶导数在一点上连续如果，函数在点处连续假设函数有一个点的附近是连续【左,右连续】的，这个函数的其它地方不连续没关系，只要在附近连续就可以，总结点上连续；一、点存在，必须有定义，二、附近必须是连续的（也就是左右都要连续）；

冯成毅·2022-12-20 19:39

机器学习数学基础---元素与极限

为什么要学习高数，线代，概率？高数解决了联系问题线代解决了离散问题概率统计是为了定量统计2.什么是实数(IR).?自然数（N）整数（Z），分数/有理数（Q）实数（R）3.5.实数的定义：6.实数的定义：“实数，是有理数和无理数的总称。数学上，实数定义为与数轴上的实数，点相对应的数。实数可以直观地看作有限小数与无限小数，实数和数轴上的点一一对应。但仅仅以列举的方式不能描述实数的整体。实数和虚数共同构

初见说你好·2022-12-20 19:09

机器学习--数学基础

课堂学习笔记机器学习---数学基础一机器学习与数学分析概率论与贝叶斯先验概率论基础统计量期望／方差／协方差／相关系数独立和不相关大数定律中心极限定理最大似然估计过拟合机器学习—数学基础一机器学习与数学分析什么是方向导数方向导数是梯度向量的重要应用

王二小、·2022-12-20 19:09

机器学习中的数学基础

一、微积分1、导数导数的定义：常见的导数：2、导数法则3、梯度和Hessian矩阵3.1一阶导数和梯度注意，这里加粗的X指的是一个向量。3.2二阶导数和Hessian矩阵4、二次型的梯度特别的，若A为对称矩阵，则有如下公式成立：5、泰勒级数与极值5.1输入为标量的泰勒级数展开标量是只有大小没有方向的物理量。我们称满足一阶导数即f’^’’(xk_kk)=0的点为平稳点(候选点)，此时如果二阶导数f’

心若向阳，何谓悲伤·2022-12-20 19:08

计算机数学基础知识点归纳,计算机数学基础--详细介绍

计算机数学基础第1章函数、极限与连续11函数的概念111基本初等函数112复合函数113初等函数12函数的极限121当x→∞时的极限122当x→

TF Lau·2022-12-20 19:38

机器学习--数学基础加强2

这里写目录标题一、概率论基础1.概率公式2.分布1）两点分布2）二项分布3）泊松分布4）均匀分布5）指数分布6）正态分布7）前几个分布总结8）Beta分布9）指数族伯努利分布属于指数族高斯分布也属于指数族10）Sigmoid/Logistic函数二、统计量1.事件的独立性2.期望难题---计算期望难题---集合Hash问题3.方差4.协方差独立与不相关的关系协方差的意义协方差的上界Pearson相

qq_42749341·2022-12-20 19:07

机器学习的数学基础

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。

小白学视觉·2022-12-20 19:37

机器学习中必要的数学基础！

数学基础是理解各种算法的先决条件，也将帮助我们更深入透彻地了解算法的内在原理。

小白学视觉·2022-12-20 19:37

机器学习——数学基础（一）

文章目录机器学习----数学基础（一）一、机器学习与数学分析（一）什么是机器学习？（二）机器学习的内涵与与外延（一）机器学习的一般流程（二）机器学习如何发现新词？

山复尔尔，·2022-12-20 19:06

机器学习中的数学基础-day4

机器学习中的数学基础-day4随机变量与概率分布贝叶斯定理期望、方差与条件数学期望大数定理特征函数与中心极限定理统计学基本概念极大似然估计最大后验估计蒙特卡洛方法BootstrapEM算法参考：拜师资源博客

沸腾鱼o_o·2022-12-20 19:05

机器学习中的数学基础-day2

机器学习中的数学基础-day2学习内容多元函数偏导数方向导数可微梯度拉格朗日乘数法参考：拜师资源博客，2021-09-06机器学习中的数学基础–第二天学习内容多元函数设DDD为一个非空的nnn元有序数组的集合

沸腾鱼o_o·2022-12-20 19:35

AI笔记: 数学基础之导数的应用：单调性、凸凹性、极值

导数应用之函数单调性通过函数的导数的值，可以判断出函数的单调性、驻点、极值点若导数>0,则单调递增若导数f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2})>\frac{f(x_1)+f(x_2)}{2}f(2x1+x2)>2f(x1)+f(x2),则称f(x)的图形是凸的(3)连续曲线上的凹弧与凸弧的分界点称为曲线的拐点(在这一点上二阶导数不存在或异号(由正变负或由负变正))备注：图

Johnny丶me·2022-12-20 19:33

机器学习中的数学基础--高等数学基础（一）

**机器学习中的数学基础--第一天**学习内容O(n)与o(n)极限求导方法费马定理拉格朗日中值定理泰勒展开学习内容1.0（n）与o（n）2.极限3.导数4.求导方法5.费马定理6.函数逼近7.泰勒展开

WslWslYYX·2022-12-20 19:02

人工智能数学基础：利用导数判断函数单调性、凹凸性、极值、最值和描绘函数图形

一、单调性判断定理定理：设函数y=f(x)在[a，b]上连续，在(a，b)内可导。(1)如果在(a，b)内f(x)≥0，且等号仅在有限多个点处成立，那么函数y=f(x)在[a，b]上单调增加;(2)如果在(a，b)内f(x)≤0，且等号仅在有限多个点处成立，那么函数y=f(x)在[a，b]上单调减少。证明思路：利用拉格朗日中值公式，可以正得任意两点的函数值差等于某点导数与两点x值的差的乘积，因此x

LaoYuanPython·2022-12-20 19:01

数学基础——导数

导数编辑本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目审核。导数（Derivative）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df(x0)/dx。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函数在这一点附近的变化率。如果函数

Goldxwang·2022-12-20 19:31

Python系列-17]：人工智能 - 数学基础 -7- 微积分、导数与极值、梯度下降法

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119325116目录第1章导数的概述1.1导数的定义1.2导数的几何意义1.3导数在深度学习中的应用第2章函数的极值与导数的关系2.1函数的极值2.2导数与函数的单调性2.3最大值与

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-20 19:31

人工智能数学基础--导数3：隐函数求导、对数求导法、参数方程求导法

一、隐函数概念用y=f(x)这种方式定义的函数叫显函数，而隐函数是指没有使用这种方式定义，而是用类似F(x,y)=0这种方程方式来定义x和y关系的方式。一般地，如果变量x和y满足一个方程F(x,y)=0，在一定条件下，当x取某区间内的任一值时，相应地总有满足这方程的唯一的y值存在，那么就说方程(x,y)=0在该区间内确定了一个隐函数。把一隐函数化成显函数，叫做隐函数的显化。例如从方程x+y-1=0

LaoYuanPython·2022-12-20 19:31

机器学习数学基础：常见分布与假设检验

机器学习数学基础：常见分布与假设检验所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。

拒绝气泡·2022-12-20 19:00

机器学习和联邦学习

所以，我的专栏包含了以下内容：同态加密的数学基础——“近世代数”同态加密的密码学基础——“格密码理论”同态加密——

安全六三·2022-12-20 18:40

机器学习-数学基础-连续性和导数

1、函数的连续性：函数f=f(x),在点X0的某邻居内有定义，如果当自变量的该变量x趋近于零时，相应函数的改变量y趋近于零，则称y=f(x)在点x0，处连续.2、函数连续的，需要满足的条件1）在该点有定义2）存在极限3）极限值等于函数值3、3种情况间断点1）f(x)在x0处没有定义2）极限值不存在3）满足前两个情况，但是极限不等于函数值4、间断类别：1）第一类间断点，第二类间断点。左右极限都存在，

wwwanghhua·2022-12-20 10:59

机器学习-数学基础-极限

1、数列的极限按照一定次数排列的一列数：u1,u2,...un,...其中un叫做通项2、数列收敛、数列发散对于数列{un},如果N无限扩大时，其通项无限接近于一个数A，则称该项是以A为极限或称数列收敛于A，否则数列发散。3、数列极限例子,或者un->A(n->),,不存在4、极限的定义极限符号x-->∞：表示|x|无限增大时x-->+∞:表示x无限增大时x-->-∞:表示x无限减少时x-->x0