数学基础-线性基第26页

3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第3天）概率分析篇：条件概率、全概率与贝叶斯公式

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、概率与机器学习1.1概率1.2机器学习中的概率二、条件概率与全概率2.1条件概率2.2全概率三、贝叶斯公式与朴素贝叶斯3.1.贝叶斯公式3.2朴素贝叶斯四、实战：Python实现朴素贝叶斯4.1安装python库Scikit-learn

小胡说人工智能·2022-11-22 22:31

3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第2天）微积分篇：极限与导数、梯度下降与积分

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、极限与导数1.1极限1.2导数1.2.1导数的由来与定义1.2.2常用的导数公式1.2.3导数的特点二、模型求解与梯度下降法2.1导数与微分2.2梯度下降法2.3应用案例：回归问题求解三、积分3.1不定积分3.2定积分3.3积分的重要应

小胡说人工智能·2022-11-22 22:01

高数基础：ch0. 概述以及预备知识

第零阶段：数学课程一、高数基础Introduction课程名称：数学基础课程内容：数学分析（一元微分、一元积分，多元微分）线性代数（线性方程组、矩阵运算、矩阵分解、二次型）最优化（使用导数的最优化方法、

呜哇呜·2022-11-22 18:09

2021.5.4 考研数学基础第一讲——高等数学预备知识（2）

今天我们看看预备知识的后面两个部分，分别是图像和常用基础知识。第一部分，图像首先最基本的就是基本初等函数的图像：常数函数，幂函数，指数函数，对数函数，三角函数，反三角函数。幂函数：图像是最直观可以反应函数性质的，包括单调性，周期，极值最值等。其实从上面几个图像我们可以得到解决某些问题的方法，即当题目中出现根号，绝对值以及倒数时我们该如何处理。由于单调性完全相同或相反，我们可以做如下转换：这就将不容

_小明同学_·2022-11-22 18:02

高斯分布

在高斯混合模型（GMM），高斯判别分析（LDA）等等中，都涉及到了高斯分布，所以这里结合CS229课程笔记和机器学习-白板推导（二）-数学基础来对高斯分布进行一个介绍。

宁悦·2022-11-22 17:48

机器学习和tensorflow学习研究笔记之数学基础知识

偏导数定义：对于一个多变量的函数，求其中一个变量的偏导数就是保持其他变量恒定，然后对这个变量进行求导所得的结果即为该函数在该变量上的偏导数。x方向的偏导设有二元函数z=f(x,y)，点(x0,y0)是其定义域D内一点。把y固定在y0而让x在x0有增量△x，相应地函数z=f(x,y)有增量（称为对x的偏增量）△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。如果△z与△x之比当△x→0时的极限存在，那

我用py·2022-11-22 17:12

tensorflow 数学基础

naughty的个人页面机器学习正文在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js(一）基本概念原荐naughty发布于2018/04/0603:17字数1581阅读3307收藏5点赞3评论0TensorFlow.js面试：你懂什么是分布式系统吗？Redis分布式锁都不会？>>>作为deeplearn.js的继任者，tensoflow.js支持在浏览器或者nodejs中利用JavaScript

NongfuSpring-wu·2022-11-22 17:38

php 数学基础,TensorFlow数学基础

在TensorFlow中创建基本应用程序之前，了解TensorFlow所需的数学概念非常重要。数学是任何机器学习算法的核心。在数学核心概念的帮助下，定义了特定机器学习算法的解决方案。向量将数字数组(连续或离散)定义为向量。机器学习算法处理固定长度向量以产生更好的输出。机器学习算法处理多维数据，因此向量起着至关重要的作用。矢量模型的图形表示如下所示-标量标量可以定义为一维向量。标量是那些仅包括大小而

TBLa·2022-11-22 17:08

学习TensorFlow数学基础知识准备阶段1

最近准备入手TensorFlow深度学习，奈何很多数学基础知识全部都已经回交给各位老师了。因此从刚开始的无从下手，到现在还可以推导一些公式。

angeliacmm·2022-11-22 17:33

PaddlePaddle飞桨学习笔记1 - 飞桨简介及深度学习数学和编程基础

PaddlePaddle飞桨学习笔记1-飞桨简介及深度学习数学和编程基础为什么要用飞桨（PaddlePaddle）深度学习的数学基础Python编程基础为什么要用飞桨（PaddlePaddle）PaddlePaddle

HFUT_LI·2022-11-22 17:51

均匀分布卡方分布_机器学习者应会的12种概率分布

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。

weixin_39932762·2022-11-22 17:12

神经网络需要的数学知识,神经网络的数学基础

想学神经网络需要掌握哪些数学知识神经网络是什么？神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络rbsci。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神

阳阳2013哈哈·2022-11-22 14:20

浅谈非数学类全国大学生数学竞赛

【本文最后更新日期：2018年9月27日】在本文中，笔者将结合自身参赛经历，先后就数学基础的重要性、竞赛的难度与参赛动机、备赛方法（含参考书目）以及如何提升学习兴趣来浅谈自己的经验和体会。

谦sir·2022-11-22 07:33

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

目录Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差

scoutee·2022-11-22 07:45

贝叶斯算法：垃圾邮件过滤

准备100封邮件，50封垃圾邮件和50封正常邮件参考:贝叶斯算法原理程序过程解释垃圾邮件分类的数学基础是贝叶斯推断(bayesianinference)。

daiswy·2022-11-22 03:39

五月份组队学习【吃瓜教程】Task03打卡笔记

笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删本次学习针对的对象：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解

miskirito·2022-11-21 23:49

五月份组队学习【吃瓜教程】Task01打卡笔记

本次学习针对的对象：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！

miskirito·2022-11-21 23:49

吃瓜教程 | Datawhale 打卡（Task 00）

课程定位人群定位内容定位本科数学基础我已经有了，买的西瓜书和南瓜书明天就到！（补充：张宇考研数学系列基础班）课程使用结合西瓜书和课程，要主动加强对男神（周老师）写的推导部分和非公式推导的文字讲解。

au1n·2022-11-21 23:13

密码学期末复习

文章目录第一章绪论信息安全概述与密码学组成信息安全的相关标准第二章数学基础有限域数论基础第三章对称密码算法对称加密算法模型DES加密算法AES加密算法第四章对称密码的使用方法对称加密算法实现的保密性对称加密算法实现的完整性第五章公钥密码算法公钥密码算法

撅腚的鸭子～·2022-11-21 19:51

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

推荐频道

数学基础-线性基