数学基础-线性基第25页

关于SLAM的系列很有价值的网文_拔剑-浆糊的传说_新浪博客

1.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础第一篇3D空间的位置表示http://blog.exbot.net/archives/25282.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础第二篇四元数http://blog.exbot.net

普通网友·2022-11-21 18:38

形式化方法

PS:软件工程作业，老师要求自己去阅读和了解形式化方法是什么，自己查阅了一下，感觉实在是难懂......正文：1形式化方法基本概念形式化方法是基于严格数学基础,对计算机软(硬)件系统进行形式规约、开发和验证的技术

盖世嘤雄嘤嘤嘤·2022-11-21 17:30

matlab数值分析与应用张德丰,Matlab数值分析与应用

涉及Matlab介绍、数值分析的数学基础、数值分析在工程、科学和数学问题中的应用以及Matlab绘图等内容。

Pseudorandomness·2022-11-21 16:04

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（七）QR分解的代码实现

矩阵的分解有很多种，例如LU分解、QR分解、EVD分解、SVD分解。首先我们来看QR分解的定义：如果实（复）非奇异矩阵A能够化成正交（酉）矩阵Q与实（复）非奇异上三角矩阵R的乘积，即A=QR，则称其为A的QR分解。【注1】非奇异矩阵可以理解为行列式不为0的矩阵，也就是可逆矩阵。【注2】Q是实（复）矩阵，且满足;R是n阶实（复）非奇异上三角矩阵。然而....关于实际问题的求解，书中的定理并没有强制要

物理系的计算机选手·2022-11-21 16:31

【数学基础】线性代数以及符号编总

1基本概念和符号线性代数可以对一组线性方程进行简洁地表示和运算。例如，对于这个方程组:这里有两个方程和两个变量，如果你学过高中代数的话，你肯定知道，可以为x1和x2找到一组唯一的解(除非方程可以进一步简化，例如，如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式。但是显然上面的例子不可简化，是有唯一解的)。在矩阵表达中，我们可以简洁的写作:其中：很快我们将会看到，咱们把方程表示成这种形式，在分析线性方程方面有

YZXnuaa·2022-11-21 16:52

人工智能基础-数学方法--线性代数

线性代数“人工智能基础课”将从数学基础开始。

Labiod·2022-11-21 16:45

Python面试常见的25个问题

整理了关于人工智能pytorch、python基础、图像处理opencv/自然语言处理、机器学习、数学基础等工具型资料，对于想学习人工智能或者转行到高薪行业的打工人或大学生都非常实用，无任何套路免费提供

人工智能小雨老师·2022-11-21 15:47

CQF笔记

CQF笔记简介CQF课程简介CQFLearningPathCQFExamsCQFPythonLabsCQFSchedule基础课CQF笔记Primer金融基础CQF笔记Primer数学基础ModulesModule1

G G·2022-11-21 13:39

CQF课程简介

Modulesandelectives认证阶段3.LifelongLearning:Continuouseducation终身学习Primers-Thefoundationforsuccess基础课MathematicsPrimer数学基础

G G·2022-11-21 13:38

CQF笔记Primer数学基础

CQF笔记Primer数学基础1Calculus微积分1.1BasicTerminology基本术语1.2Functions函数1.2.1Explicit/ImplicitRepresentation显示

G G·2022-11-21 13:38

机器学习和计算机视觉相关的数学基础-收藏

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.这本书是MIT的线性代数课

HenryXFHuang·2022-11-21 11:47

人工智能数学基础———经验风险和结构风险

相比于经验风险，结构风险多了一个惩罚项。该惩罚项是函数复杂度的衡量，越复杂，该正则项的值越大，结构风险也就越大。经验风险越小，模型决策函数越复杂，其包含的参数越多，当经验风险函数小到一定程度就出现了过拟合现象。也可以理解为模型决策函数的复杂程度是过拟合的必要条件，那么我们要想防止过拟合现象的方式，就要破坏这个必要条件，即降低决策函数的复杂度。也即，让惩罚项J(f)最小化，现在出现两个需要最小化的函

点灯星星·2022-11-21 07:05

机器学习数学提要

数理统计学简史》陈希孺●《矩阵分析与应用》张贤达●《凸优化（ConvexOptimization）》-StphenBoyd&LievenVandenberghe●《统计学习方法》李航●《PRML》1、机器学习中的数学基础

yuanmengxinglong·2022-11-21 02:01

数学基础-概率论01（离散型分布）

目录：1.离散型1.1单点分布单点分布(one-pointdistribution)亦称一点分布，或称退化分布，是一种最简单的离散型分布。假如随机变量X仅取数值a，即P{X=a}=1，则称随机变量X服从单点分布或退化分布。单点分布的均值E(x)=a，方差Var(x)=0。如果随机变量X有有限均值和零方差，则随机变量X服从单点分布。概率函数：期望值；方差特点：该分布下数据衡等于a1.2两点分布两点分

weixin_33968104·2022-11-21 01:37

程序员的自我修养之数学基础11：期望、方差、常见分布（均匀分布、二项分布、泊松分布、正态分布）

目录一、期望1.离散型随机变量的期望2.连续型随机变量的期望3.期望的性质二、方差和均方差1.定义2.计算三、常见分布1.均匀分布2.二项分布和几何分布3.泊松分布4.正态分布一、期望期望这个概念，初高中就学过了吧，所以这里就简单说一下定义。1.离散型随机变量的期望2.连续型随机变量的期望3.期望的性质E(cX)=xE(x)E(X+Y)=E(x)+E(Y)X,Y独立时，E(XY)=E(X)E(Y)

M＆Q·2022-11-21 01:31

【数学基础】从零构建统计随机变量生成器之离散基础篇

在本系列中，我们会从第一性原理出发，从零开始构建统计学中的常见分布的随机变量生成器，包括二项分布，泊松分布，高斯分布等。在实现这些基础常见分布的过程中，会展示如何使用统计模拟的通用技术，包括inverseCDF，Box-Muller，分布转换等。本期通过伯努利试验串联起来基础离散分布并通过代码来实现这些分布的生成函数，从零开始构建的原则是随机变量生成器实现只依赖random()产生[0,1.0]之

风度78·2022-11-21 01:53

AI笔记: 数学基础之二项分布与二项式定理

概率试验1.投掷一个骰子投掷5次2.某人射击1次，击中目标的概率是0.8,他射击10次；3.一个盒子中装有5个球(3红2白)，有放回依次从中抽取5个球4.生产一种零件，出现次品的概率是0.04，生产这种零件4件以上这些的特点都是：条件相同独立重复性试验发生或者不发生发生的概率相同例子投掷一枚图钉，设针尖向上的概率为p,则针尖向下的概率为q=1-p.连续投掷一枚图钉3次，仅出现1次针尖向上的概率是多

Johnny丶me·2022-11-21 01:51

人工智能数学基础--概率与统计4：联合分布与边缘分布

一、引言本文是《人工智能数学基础–概率与统计3：随机变量与概率分布》的后续篇，本文中的公式编号从15开始，前面14个公式请参考人工智能数学基础–概率与统计3：随机变量与概率分布》。

LaoYuanPython·2022-11-21 01:20

人工智能数学基础--概率与统计10：离散随机变量的概率函数及常见的二项分布、泊松分布

一、离散随机变量的概率函数及分布函数设X为离散随机变量，其全部可能取值为{a1,a2,…}，则：pi=P(X=ai)(i=1,2,…)称为X的概率函数，也称为随机变量X的概率分布；设X为随机变量（包括离散和非离散），则函数：P(X≤x)=F(x)(-∞∞时，F(x)->1，X->-∞时，F(x)->0。二、二项分布2.1、定义假设某事件A在一次试验中发生的概率为p，将该试验独立重复n次，以X记A在

LaoYuanPython·2022-11-21 01:20

人工智能数学基础--概率与统计11：离散随机变量的超几何分布和负二项分布

一、超几何分布1.1、定义假设N个产品中M个废品，以X记为从N个产品中随机抽出n个里面所包含的废品数m，则：P(X=m)=(mM)(n−mN−M）/（nN）P(X=m)={\Large(^M_m)(^{N-M}_{n-m}）/（^N_n）}P(X=m)=(mM)(n−mN−M）/（nN）其中：0≤m≤M，n≤N，n-m≤N-M。上述概率函数就是超几何分布的概率函数，之所以称为这个名字，是因为其形式

LaoYuanPython·2022-11-21 00:46

机器学习-K近邻算法

2.K-近邻算法的优缺点及适用范围：优点：数学基础低、精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标

chenlh12333·2022-11-20 23:10

会玩，有人用 Python 模拟导弹防御！

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

菜鸟学Python·2022-11-20 18:24

[Python系列-16]：人工智能 - 数学基础 -6- 常见数学函数、激活函数大全

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/119322837目录第1部分函数概述1.1函数的定义1.2计算机函数与数学函数的异同1.3数学函数在深度学习中应用第2章常见的初等数学函数2.1常数函数2.2幂函数2.3指数函数2.

文火冰糖的硅基工坊·2022-11-20 18:53

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。

Java小海.·2022-11-20 18:09

RSA加密算法讲解及C++实现

的生成2.2.1找出质数P、Q2.2.2计算公共模数N=P*Q2.2.3欧拉函数F(N)=(P-1)*(Q-1)2.2.4计算公钥E2.2.5计算私钥D完整代码一.加密原理此步骤讲解建立在了解欧拉函数等数学基础和密码学基础上的

hhhhhlt·2022-11-20 16:23

SLAM入门之数学基础

2初识SLAMSimultaneousLocalizationandMapping同时定位与地图构建2.1传感器定位：自身状态建图：外在环境单目Monocular三维空间的二维投影，要恢复三维结构需要改变相机视角运动（Motion）若相机右移，则图像中物体向左移结构（Structure）近处的物体移动快，远处的物体移动慢——视差尺度（Scale）估计轨迹地图和真实轨迹地图相差一个因子——尺度不确定

金贰胖·2022-11-20 06:31

技术面常见问题（持续更新）

一、数学基础：1、微积分1、SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行更新。

Shinnosuck·2022-11-20 06:10

模型评估与选择机器学习第二章

2.交叉验证法3.自助法（bootstrapping）4.调参和最终模型三、性能度量1、错误率与精度2、查准率、查全率与F13、ROC和AUC4、代价敏感错误率与代价曲线四、比较检验（本章节涉及较多的数学基础

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:11

算法工程师面试基础题目及答案

文章目录深度学习卷积类深度学习基础机器学习计算机视觉图像处理基础数学基础算法基础与数据结构语言基础pythonc++模型部署HR面试深度学习卷积类卷积神经网络的特点权值共享稀疏连接局部感知有哪些卷积常规卷积

龙海L·2022-11-19 22:32

TensorRT INT8量化原理与实现（非常详细）

线性量化和非线性量化5.2逐层量化、逐组量化和逐通道量化5.3N比特量化5.4权重量化和权重激活量化5.4.1权重与激活的概念5.4.2权重量化和权重激活量化5.4.3激活量化方式5.5训练时量化和训练后量化六、量化的数学基础

Nicholson07·2022-11-19 22:57

机器学习（九）归纳总结DLC

一、机器学习的概念机器学习的三要素：模型、学习准则、优化算法1.模型模型分为线性和非线性线性：其中均为向量非线性：为多个非线性基函数的组合神经网络h(x)即可视为，包含权重向量和偏置b2.学习准则一个好的模型可以使得对于给定的

ViperL1·2022-11-19 20:00

matlab灰度图像一致性校正方法

整体灰度图像的一致性校正过程，转化为数学模型（本人数学基础较差，多有误错请谅解并指出）。即如何找到两幅图像中对应相同特征的不同灰度值，即在已知定义域和值域条件下，利用图像

如果，是你·2022-11-19 19:40

人工智能入门必须攻克三道门槛：数学基础、英语水平与编程技术

广义的说，人工智能包含诸多不同方法，其主旨是让程序像一个智能体一样解决问题。机器学习是实现人工智能的一种方法，它不完全依靠预先设计，而是从数据中进行总结，达到模拟记忆、推理的作用。包括诸如支持向量机(SVM)、各类基于决策树的算法(包括Boosting、Bagging、RandomForest等)，各类基于人工神经网络的算法(例如简单网络及深度网络等)，以及多方法的集成等。基于人工智能的发展优势，

Dimensionedu·2022-11-19 18:36

java不会英语可以学习吗,详细说明

另外,Java是一门系统全面的知识体系,只要想学,零基础也可以学的很好,换句话来说,就是入学门槛低,只要你会简单的英语以及数学基础就好。为什么很多学习Java的人能看懂代码,但自己动手却写不出来?

阳阳2013哈哈·2022-11-19 16:32

数学系列：数学资源

中文数学专业网站:博士家园http://www.math.org.cnhttp://www.bossh.net数理逻辑、数学基础：http://www.disi.unige.it/aila/eindex.html

weixin_30952103·2022-11-19 11:22

few-shot learning(三)：Pretraining and Fine Tuning

数学基础余弦相似度softmaxsoftmax会把大的值变大，小的值变小。Few-shotPredictionUsingPretrainedCNN预训练一个大网络提取特征，预测时用到这个网络。

坚硬果壳_·2022-11-19 10:32

K-Means++详解

k-means++TheAdvantagesofCarefulSeeding第三十一次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。

Leon1895·2022-11-19 09:11

datawhale 11月学习——水很深的深度学习：循环神经网络

前情回顾深度学习概述和数学基础机器学习基础前馈神经网络概述本次学习结合了李宏毅机器学习的相关章节进行学习，从首先补充了计算图的相关知识，随后，学习了RNN的结构，训练，及可能遇到的梯度消失的问题；再进步学习了

SheltonXiao·2022-11-19 07:26

机器学习数学基础之高数篇——函数极限和导数（python版）

如果想要入门机器学习，数学基础比较薄弱，想打牢相关数学基础，可以关注笔者，一起学习（数学大佬也可以来扫一眼python代码）~接下来我

水龙吟唱·2022-11-19 03:23

【计算机视觉知识库】CV学习路线/从头学系列【持续更新】

第一阶段：数学基础+编程语言学习1.程序员数学微积分基础、多元函数微积分、线性代数基础、线性代数高级、概率论等机器学习面试、算法原理常用的数学知识2.Python学习Python基础：掌握Python基础语法

TianleiShi·2022-11-19 03:58

决策树详解

目录一、数学基础1、信息熵2、信息增益二、决策树的组成1、决策节点2、叶子节点3、决策树的深度三、决策树的建立(基于信息增益）1、计算根节点的信息熵2、计算属性的信息增益3、接下来我们继续重复1，2的做法继续寻找合适的属性节点四

tt丫·2022-11-19 01:21

【最优化理论】01-最优化理论基础

文章目录大纲基础概念最优化问题一般形式无约束最优化问题约束最优化问题可行点可行域/集无约束问题最优解数学基础向量范数范数等价性矩阵范数矩阵范数性质序列极限聚点Cauchy序列连续&可微梯度稳定点（StationaryPoint

暖焱·2022-11-17 13:14

【机器学习Machine Learning】资料大全

byHastie,Tibshirani,andFriedman's)2.ElementsofStatisticalLearning(byBishop's)这两本是英文的,但是非常全，第一本需要有一定的数学基础

weixin_30412167·2022-11-17 09:27

我是如何成为算法工程师的，超详细的学习路线

2学习路线主要分为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，

Tom Hardy·2022-11-17 07:08

《数学基础》-1.线性代数-1.3.矩阵的初等变换

1.3.矩阵的初等变换1.3.1.矩阵的初等变换利用初等变换来解方程组，方程组（1）的增广矩阵为：为证明上述定理，首先引入初等矩阵三种初等矩阵（对应三种初等变换）同理，其他两种初等变换亦如此1.3.2.利用初等变换求矩阵的逆即（A,E）经过行变换变为（E,Q），PA=E，PE=Q，P=，所以Q为1.3.3.矩阵的秩矩阵秩的性质：1.3.4.线性方程组的解

ruoqi23·2022-11-16 11:29

《数学基础》-1.线性代数-1.5.矩阵的奇异值

1.5.矩阵的奇异值1.5.1.矩阵的奇异值分解（svd分解）证明：（1）为m行n列，秩为r的矩阵奇异值定义：这里有r个λ大于0，因为为对称阵，所以可以对角化，即为对角阵，又因为R()=R(A)，且由相似定理得与相似，则他们的特征值相同，所以有r个λ大于0奇异值分解（svd分解）：证明：则所以：,（1）（2）由（1）得：或者左右两边同时乘以Σ的逆得由（2）得：上式称为矩阵A的奇异值分解例题：解：1