数学基础-线性基

人工智能之数学基础----指数函数和对数函数

本章主要回顾指数函数和对数函数，指数函数和对数函数求导回顾指数函数和对数函数的基础知识eee的定义和性质如何对指数函数和对数函数求导指数函数和对数函数的极限求解对数函数的微分基础知识下面的数表示是一个以2为底，指数为3的幂232^{3}23对于任意底数b>0b>0b>0和实数xxx、yyy都满足下面的指数法则任意非零数的0次幂都等于1b0=0b^{0}=0b0=0任意数的1次幂就是它本身b1=bb
冯成毅·2022-11-30 17:08

学习笔记(05):人工智能-必备数学基础视频教程-奇异值的分解

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/6442/126678?utm_source=blogtoedu1.奇异值分解（SVD）：我学了什么来着？还钱！狗日的！
qq_44299267·2022-11-30 17:04

学习笔记(01):人工智能-必备数学基础视频教程-矩阵及矩阵的基本标识

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/6442/126673?utm_source=blogtoeduminst数据集，用于TensorFlow训练集。将一个矩阵展开作为一行传入。
qq_44299267·2022-11-30 17:03

人工智能专业需要什么电脑

学习人工智能需要具有扎实的数学基础，但是人工智能还有呢？大数据人工智能、物联网，这些热门计算机专业，就业真的好吗这个专业除了数学和
阳阳2013哈哈·2022-11-30 17:02

机器学习、深度学习的学习路线

本人目前已经大三下了，学习机器学习、深度学习有一年多的时间，这里站在本科生的角度，结合自己的经验给对机器学习、深度学习感兴趣的同学一些建议和规划目录Step1数学基础和Python数学基础PythonStep2
江海一飞鸥·2022-11-30 11:29

人工智能练习题 知识点&解答

人工智能练习题不定项选择CH1人工智能基础CH2神经网络基础概念CH1人工智能基础神经网络基础概念：输入输出，激活函数，有监督/无监督学习等数学基础：高等数学：微积分、导数线性代数：矩阵、向量、标量、张量
Kaze-1·2022-11-30 11:24

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于
LeeXiaoyao00·2022-11-30 11:32

Python实现吃鸡游戏子弹and导弹自动追踪！原来是这样的一个原理啊！

这个听起来很高大上的东西，其实并不是军事学的专利，从数学上来说就是解微分方程，这个没有点数学基础是很难算出来的。
Python是世界上最好的语言·2022-11-30 08:02

Python 实现简单的导弹自动追踪

自动追踪算法，在我们设计2D射击类游戏时经常会用到，这个听起来很高大上的东西，其实也并不是军事学的专利，在数学上解决的话需要去解微分方程，这个没有点数学基础是很难算出来的。
金豆数据工程师·2022-11-30 08:01

用 Python 实现导弹自动追踪，超燃

这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上一点简单的三角学知识，就可以实现它。
代码输入中...·2022-11-30 07:54

用 Python 实现导弹自动追踪，超燃！

这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上一点简单的三角学知识，就可以实现它。
python导师-围围·2022-11-30 07:24

用 Python 实现了导弹自动追踪！

这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上一点简单的三角学知识，就可以实现它。好，话不多说，我
Sim1480·2022-11-30 07:23

Python实现导弹自动追踪

这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上一点简单的三角学知识，就可以实现它。
宋宋讲编程·2022-11-30 07:19

一文掌握机器学习必备数学知识（附学习资源）

本文划分了ML数学基础的的初、中、高三个阶段并提供针对各阶段的学习资源。
数据派THU·2022-11-30 06:54

学python对数学要求高吗_人工智能的小男孩 大专学历的人没有数学基础想学习python技术未来能往大数据或人工智能方向进行职业发展吗？...

内容由传智播客提供，电器吧机器人网提供人工智能的小男孩相关内容,小编烟酉为您整理并发布于人工智能栏目下，原标题:大专学历的人没有数学基础想学习python技术未来能往大数据或人工智能方向进行职业发展吗？
weixin_39738667·2022-11-30 05:50

数理天地杂志数理天地杂志社数理天地编辑部2022年第15期目录

数理天地杂志数理天地杂志社数理天地编辑部2022年第15期目录数学基础精讲从解答习题到解决问题刘族刚;葛红艳;2-3多面体中截面问题的探究郑灿基;4-7从自变量的变化特征看抽象函数性质张静元;8-11数学中的思想和方法用
QQ992832970·2022-11-30 05:14

【高等数学基础进阶】函数、极限、连续-补充+练习 & 导数与微分-练习

文章目录函数、极限、连续极限的存在准则补充利用有理运算法则和泰勒公式求极限无穷小量阶的比较判断间断点的类型导数与微分导数定义函数、极限、连续极限的存在准则补充例1：极限lim⁡x→∞x2+1x=()\lim\limits_{x\to\infty}\frac{\sqrt{x^{2}+1}}{x}=()x→∞limxx2+1=()lim⁡x→−∞x2+1x=−1,lim⁡x→+∞x2+1x=1\lim
烧灯续昼2002·2022-11-29 23:35

人工智能与算法学习暑期总结

基础知识AI|优化背后的数学基础机器学习中算法与模型的区别基于Python的11种经典数据降维算法快速入门数据结构和算法一文搞懂转置卷积（反卷积）深度学习21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习
人工智能与算法学习·2022-11-29 19:51

向量内积几何意义与python实现、应用

矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一,此方法还被用于动画渲染。向量夹角大小判别其计算结果等于u的模长（大小）、v的模长（大小）、u,v夹角的余弦。在u,v非零的前提下,点积如果为负
cnjs1994·2022-11-29 18:25

程序员的必备基础

1、掌握数据及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算，以及相关的应用数学基础知识；2、理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标；3、掌握操作系统、程序设计语言的基础知识；4、熟练掌握计算机常用办公软件的基本操作方法
荣华富贵8·2022-11-29 16:21

PyTorch学习笔记——PyTorch模块和基础实战

文章目录前言一、pytorch基础知识2.1、张量代码演示2.2自动求导PyTorch实现模拟训练Tensor数据结构是实现自动求导的基础自动求导——数学基础代码展示2.3并行计算怎么并行？
但愿此生，从未邂逅·2022-11-29 16:51

AI数学基础

importmathasmimportnumpyasnpm.ceil(4.1)5m.ceil(4.99)5a=4.1b=4.99m.floor(a)4#rediustodegressm.degrees(2*m.pi)360.0m.radians(360)6.283185307179586m.exp(1)2.718281828459045m.fabs(-0.1)0.1m.factorial(4)24
huberd·2022-11-29 16:48

突破理论直击AI产业应用，3天带你玩转深度学习产业应用落地

借助这个项目，不需要你有深厚的数学基础，不需要你是算法大牛，只要你会用Python就可以快速开发AI算法，实现产业智能化升级的想法。AI学习路程不必再“从入门到放弃”、“从理论到躺平”啦！
飞桨PaddlePaddle·2022-11-29 05:13

学习人工智能需要哪些必备基础

对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？
OH,CGWLMXUP·2022-11-28 19:34

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch3.1 线性回归(I)

假设的内涵性1.3假设的简化性1.4假设的发散性2.一元线性回归2.1极小均方误差2.2参数估计2.3模型的评估2.4从统计学角度看线性回归2.5似然函数3.多元线性回归3.1问题的来源3.2参数估计4.线性基函数回归模型
Mr_LeeCZ·2022-11-28 19:31

吐血整理-人工智能必备数学基础（五）

导读：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引路星·2022-11-28 18:48

人工智能必备数学基础（一）

导读：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。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上。
AI每天一点点·2022-11-28 18:18

吐血整理—人工智能必备数学基础（四）

导读：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引路星·2022-11-28 18:18

python人工智能什么人可以学_本科想学习人工智能方向，需要学习python的什么方向？...

学习方向主要分为4个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。1、数学基础在机器学习算法中，涉及到最为重要的数学基本知识有两个：线性代数和概率论。
weixin_39624733·2022-11-28 14:58

机器学习理论篇1：机器学习的数学基础

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。二、线性代数2-1、标量一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。2-2、向量一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每
智元元·2022-11-28 13:39

机器学习数学基础

目录1线性代数1.1矩阵定义1.2矩阵中的概念1.2.1向量1.3矩阵的运算1.4矩阵的转置1.5矩阵的逆2微积分2.1导数的定义2.2偏导数2.3方向导数2.4梯度2.5凸函数和凹函数3概率统计3.1常用统计变量3.1.1数学期望和大数定律3.1.2协方差3.1.3相关系数3.2常见概率分布3.3重要概率公式1线性代数导语:这些只是很基础的大学数学课本中的知识,如果考研的话,似乎看完这些也只是个
赵广陆·2022-11-28 13:31

机器学习中的数学基础（三）：随机变量

机器学习中的数学基础（三）：随机变量3随机变量3.1离散型随机变量3.2连续型随机变量3.3简单随机抽样3.4似然函数3.5极大似然估计在看西瓜书的时候有些地方的数学推导（尤其是概率论的似然、各种分布）
三耳01·2022-11-28 13:58

一维有限元法matlab,有限元matlab研究.ppt

有限元方法是这一种系统的数值方法，并奠定其数学基础，是在60年代中期以冯康先生为代表的中国学者与西方学者独立并行完成的。
星光心理工作室·2022-11-28 10:11

《R的极客理想——高级开发篇 A》一一1.5　R语言的导数计算

引言高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。我在学习高数的时候绞尽脑汁，但始终都不知道为何而学，生活和工作基本用不到，就算是在计算机行业和金融行业，能直
weixin_34208185·2022-11-28 00:32

R语言的导数计算（转）

转自：http://blog.fens.me/r-math-derivative/前言高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。
weixin_34268753·2022-11-28 00:32

【高等数学基础进阶】导数与微分

文章目录一、导数与微分的概念1.导数的概念2.微分的概念3.导数与微分的几何意义4.连续可导可微之间的关系二、导数公式及求导法则1.基本初等函数的导数公式2.求导法则有理运算法则复合函数求导法隐函数求导法反函数的导数参数方程求导法对数求导法三、高阶导数常考题型与经典例题导数定义复合函数、隐函数、参数方程求导高阶导数导数应用相关变化率一、导数与微分的概念1.导数的概念定义1（导数）f′(x0)=li
烧灯续昼2002·2022-11-28 00:56

机器学习-数学基础回顾.pptx

机器学习的基础是数学，数学基础决定了机器学习从业人员的上限，想要学好机器学习，就必须学好数学。
风度78·2022-11-27 18:17

矩阵论体系简单梳理

摘要矩阵理论作为一门应用广泛的数学基础课程，在很多行业、专业都有着重要的实用价值。所以对于这样的基础学科有必要进行系统学习，并应该掌握必要的应用方法。
友人圣桑·2022-11-27 15:36

线性代数（4）—— 向量与向量组的线性相关性

参考：张宇高等数学基础30讲文章目录1.引入2.向量的概念和运算3.向量组的线性表出与线性相关3.1基础概念3.2线性相关、线性无关的进一步说明4.判别线性相关性的七大定理4.1定理14.2定理24.3
云端FFF·2022-11-27 11:30

AI笔记: 数学基础之向量组的线性表示与线性相关

向量组向量组：有限个相同维度的行向量或列向量组合成的一个集合就叫做向量组A如果是行向量，那么表示为：A=(a1⃗a2⃗a3⃗⋮an⃗⋮)A=\left(\begin{array}{cccc}\vec{a_1}\\\vec{a_2}\\\vec{a_3}\\\vdots\\\vec{a_n}\\\vdots\\\end{array}\right)A=⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎛a1a2a3⋮an⋮⎠⎟⎟⎟⎟
Johnny丶me·2022-11-27 11:51

AI笔记: 数学基础之特征值与特征向量

特征值和特征向量A为n阶矩阵，若数λ\lambdaλ和n维非0列向量x满足Ax=λxAx=\lambdaxAx=λx,那么数λ\lambdaλ称为A的特征值，x称为A的对应于特征值λ\lambdaλ的特征向量。并且∣λE−A∣|\lambdaE-A|∣λE−A∣叫做A的特征多项式。当特征多项式等于0的时候，称为A的特征方程，特征方程是一个齐次线性方程组，求解特征值的过程其实就是求解特征方程的解。A
Johnny丶me·2022-11-27 11:51

（人工智能的数学基础）第一章特征向量与矩阵分析——第一节：向量、向量空间和线性相关性

文章目录一：标量和向量（1）基本概念（2）坐标系中的向量表示二：向量运算（1）加减与数乘（2）向量内积A：为什么需要向量内积B：向量内积C：柯西-施瓦茨不等式（3）线性组合三：基向量和向量空间（线性空间）（1）基向量（2）向量张成的空间（3）特征向量与特征空间五：向量线性相关性（1）数学角度解释（2）空间角度解释一：标量和向量（1）基本概念标量：由单一数值构成的对待研究对象的量化评价，标量的定义与
我擦我擦·2022-11-27 10:19

数学基础知识：数据统计

前言图像处理过程中不可避免涉及到很多数学知识，边学习边记录数据统计一、集中趋势算术平均数：u=(x1+x2+...Xn)/n加权平均数：u=(x1*w1+x2*w2+...Xn*wn)/(w1+w2+...+wn)几何平均数：对各变量值的连乘积开项数次方根，通常用于连乘关系的比率u=（x1*x2*...*xn）的开n次方根注：调和平均数≤几何平均数≤算术平均数≤平方平均数1/((1/a+1/b)/
Liam-图像爱好者·2022-11-27 10:58

机器学习中的数学基础（二）

机器学习中的数学基础（二）2线代2.1矩阵2.2矩阵的秩2.3内积与正交2.4特征值与特征向量2.5SVD矩阵分解2.5.1要解决的问题2.5.2基变换2.5.3特征值分解2.5.4奇异值分解（SVD）
三耳01·2022-11-27 07:28

程序员的数学 笔记

有初中数学基础就可以理解。我数学差，还是带来一些思想上的更新。按照章节总结如下：0计数系统引入0，可以用来进行占位和统一标准，简化规则。
gongqingkui·2022-11-26 21:56

视觉数学基础——线代

首先我推荐我在b站上面学习的频道：https://space.bilibili.com/88461692?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.2这个频道我觉的讲的非常直观，其中我认为他有几部分讲的很不错：例如就是矩阵相乘的定义非常直观，就是空间变换.这个视频分为几个要点：向量的定义：可以是物理上的定义，可以是计算机里的定义，其实是两种定义的统一；向量的基：
weixin_30726161·2022-11-26 21:53

Python深度学习（神经网络的数学基础）----学习笔记（三）

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络需要解决的问题：将手写数字的灰度图像（28像素x28像素）划分到10个类别中（0~9）。
呆萌的小透明·2022-11-26 18:14

压缩感知算法

【压缩感知合集9】压缩感知的OMP算法（算法步骤分析、举例分析、说明总结和缺陷）_呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_压缩感知omp压缩感知--数学基础_mrlonely001的博客-CSDN博客压缩感知学习总结及
ぁず·2022-11-26 15:21

机器学习数学基础之统计篇——概率论（python版）

本文运用相关案例和python程序，帮助大家理解概率论中概率、随机变量、概率分布、概率密度函数、中心极限定理等概念。另外，喜欢本专栏文章的记得关注我哈~在大学里，我们都学过概率论相关的课程。那么现在来回答一个问题，概率是什么？要回答这个问题有一定难度，概率的概念很抽象，要解释它需要借助一些例子。比如抛硬币问题，正面朝上的概率是1/2。三扇门问题，重选为正确选项的概率为2/3。概率我们来具体实现这两
水龙吟唱·2022-11-26 09:22

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（五）线性方程组

求解线性方程组也算是考研中的必备技能了，它往往出现在大题的第一问。【注】本篇需要一些线性代数基础1.首先我们来解决r=n的情况#线性方程组importnumpyasnpfromscipyimportlinalg#定义A矩阵A=np.array([[1,2,3],[1,3,5],[1,2,1]])#定义bb=np.array([4,6,5])x=linalg.solve(A,b)print(x)使用
物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05
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