数学基础第26页

AI要学计算机原理吗,人工智能开发需要的数学基础——为什么AI工程师那么贵...

原标题：人工智能开发需要的数学基础——为什么AI工程师那么贵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。

穿时念·2022-11-04 13:24

[MIT]微积分重点学习笔记目录

在知乎看到大神杨熙写学习笔记后，打算自己也跟着学习一波，于是就有这篇笔记，由于数学基础比较差，会写得会比较仔细，如有错误，请大家指出，谢谢！之前看过Gilb

沙漠之舟tx·2022-11-04 13:53

01-数学基础

高等数学1.导数的定义及求解2.偏导数的定义及求解3.方向导数与梯度线性代数1.向量的概念及运算2.矩阵的概念（单位阵，逆矩阵，对称矩阵，奇异矩阵，转置矩阵）3.矩阵的运算（加减，乘法）4.欧式变换概率论1.概率的基本概念2.事件与关系运算3.事件运算定律4.独立性5.数学期望，方差，标准差6.正太分布7.熵的概念

Goafan·2022-11-02 15:41

集成学习 Task01 机器学习数学基础

集成学习Task01机器学习数学基础一、学习主题二、学习内容高等数学线性代数三、实验项目一、学习主题快速复习以下数学知识：高等数学和线性代数和概率论等知识；完成阶段一作业二、学习内容高等数学1.多元函数

AnnoraJiao·2022-11-02 15:40

python要高数基础吗_搞机器学习需要数学基础吗？

01人工智能的浪潮已席卷全球，“人工智能(AI)”、“机器学习”、“深度学习”等词汇经常出现在我们的视线中，同时绝大部分人也往往搞不清这些看起来很高大上的词汇之前有何异同。概括来说，“机器学习”是目前实现“人工智能”最主流的一种方法；机器学习中有一种叫“神经网络(学习)”的算法，当神经网络层数≥8层时，便可称为“深度学习”。也就是说，要想进军人工智能，机器学习务必学好，神经网络和深度学习则是机器学

weixin_39915367·2022-11-02 15:39

01人工智能数学基础之高等数学

01人工智能数学基础之高等数学转载于:https://www.cnblogs.com/freebear/p/11054826.html

weixin_30300523·2022-11-02 15:39

高等数学基础06：方向导数

如上图，蚂蚁沿什么方向跑路才能活？函数：z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)如果函数的增量，与这两点距离的比例存在，则称此为在P点沿着L的方向导数函数：f(x,y)f(x,y)f(x,y)在X轴正向e1⃗={1,0}\vec{e_1}=\{1,0\}e1={1,0}，Y轴正向$\vec{e_2}={0,1}$的方向导数分别为：fx,fyf_x,f_yfx,fy负方向导数：−fx,−fy

曾牛·2022-11-02 15:33

高等数学基础01：函数

函数的定义量和量之间的关系如：y=πr2y=\pir^2y=πr2y=f(x)y=f(x)y=f(x)，其中x是自变量，y是因变量。函数在x0x_0x0处取得的函数值y0=y∣x=x0=f(x0)y_0=y|_{x=x_0}=f(x_0)y0=y∣x=x0=f(x0)符号只是一种表示，也可以：y=g(x),y=φ(x)、y=ψ(x)y=g(x),y=\varphi(x)、y=\psi(x)y=g(

曾牛·2022-11-02 15:03

李永乐数学基础过关660题2阶高等数学选择题

目录622.在命题（1）设∑n=1∞an\displaystyle\sum\limits_{n=1}^\inftya_nn=1∑∞an收敛，则∑n=1∞an2\displaystyle\sum\limits_{n=1}^\inftya^2_nn=1∑∞an2收敛；（2）设∑n=1∞an\displaystyle\sum\limits_{n=1}^\inftya_nn=1∑∞an收敛且n→∞n\to

古月忻·2022-11-02 15:30

01.高等数学基础

高等数学基础1.数列2.极限2.1符号表示2.2极限充要条件2.3极限中的无穷小2.4极限中的无穷大2.5无穷小的比较3.函数的连续性3.1函数连续性定义3.2函数连续性满足的条件3.3函数的间断点3.4

其木王·王子·2022-11-02 15:59

数学基础一：直线方程Ax+By+C=0

一、什么是直线及表示方法。首先我们观察直线，不同两点可以确定一条直线，然后从直线寻找规律。在平面直角坐标系中任意不同两点设为（x1,y1）和（x2,y2）,再画一些平行X轴和Y轴的辅助线。然后在这条直线再取一个点设为（x3,y3）根据相似三角形对应边比值相等这个原理，我们可以发现同一条直线上的点满足一个关系：（y2-y1）/（x2-x1）=（y3-y2）/（x3-x2）【公式一】。同时，我们设公式

周虽旧邦其命维新·2022-11-01 17:55

常见机器学习优点和缺点

1、朴素贝叶斯：生成式模型优点：发源于古典数学理论，有坚实的数学基础，以及稳定的分类效率速度较快，对特征概率的运算对小规模数据表现很好，能处理多分类任务对缺失值不敏感，算法简单，常用于文本分类对结果解释容易理解缺点

数据分析厂长·2022-10-31 10:28

GPGPU数学基础教程

Python数据分析与机器学习博客搬家，有礼相送GPU深度发掘(一)::GPGPU数学基础教程标签：gpgpufloat扩展语言texturesshader2008-05-3019:03993人阅读评论

yz2010·2022-10-30 18:13

十万个为什么：为什么Sobel算子长这样？？

参考Sobel算子的数学基础

刘先生TT·2022-10-30 07:44

深度学习的数学基础

深度学习的数学基础矩阵矩阵是线性代数种非常核心的内容，其优势就是能够进行大规模的并行运算，所以将矩阵的计算方式引入大计算机中能够很大程度的提示计算机效率。

疯狂的蕉尼基·2022-10-30 07:41

[人工智能-数学基础-1]：深度学习中的数学地图：计算机、数学、数值计算、数值分析、数值计算、微分、积分、概率、统计.....

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/119710145目录1.为什么要谈这个话题？第2章数学2.1概述定义2.2数学分支第3章计算机科学3.1什么是计算机与计算机科学3.2研究领域第4章数值计算方法4.1什么是数值计算/

文火冰糖的硅基工坊·2022-10-30 07:30

逻辑与计算机科学之间有什么联系,数学、逻辑与计算机科学的关系

数学基础的讨论主要在19世纪末20世纪初，当时对数学的看法有许多流派，其中一派是逻辑主义学派，认为数学可以完全由逻辑得到。但后来数理逻辑中的一些深刻结果则否定了这种观点。

你似风儿温柔·2022-10-30 03:19

机器学习笔记--1.3数学基础

1.范数L1范数：各个元素绝对值之和；L2范数：各个元素平方和的开方；Lp范数：各个元素绝对值p次方和的1/p次方；L∞范数：各个元素绝对值最大的那个元素。A=(8,1,6)#手工计算modA=sqrt(sum(power(A,2)))print("modA:",modA)#库函数norma=linalg.norm(A)print("norm(A):",normA)2.各类距离的python实现2

CLBTH·2022-10-28 14:52

ccc-机器学习数学基础-2

偏向于理解，不涉及证明一、向量、矩阵、张量一个一维数组（行或者列）被称作为向量，同时满足具有大小和方向两个性质向量的范数：0范数，即向量a中非零元素的个数，常表示为||a||01范数，即向量a中所有元素绝对值之和，公式表示为∣∣x∣∣1=∑i=1N∣xi∣||x||_1=\sum_{i=1}^N|x_i|∣∣x∣∣1=i=1∑N∣xi∣2范数，又称欧几里得范数，向量元素绝对值的平方和再开方,公式表

扔出去的回旋镖·2022-10-28 14:50

周志华的《机器学习》西瓜书真的很难啃透吗？

实际上，这本书非常厚，知识点又多，对算法推导没有详细讲解，数学基础薄弱的人学这本书相当吃力。读这本书时，你有没有一瞬间有这种感觉，刚刚老师还在讲1+1，猛然一抬头发现

计算机视觉研究院·2022-10-27 21:43

深度学习分享1：神经网络概念

第一章先给自己挖个坑哈哈准备工作基础性概念简介大学生都知道的概念张量感知器s型神经元梯度下降法简介bp神经网络装b英文举一个屌丝都喜欢的例子直接从toyproject手写数字识别开始神经元模型可以模拟任意函数的数学基础先给自己挖个坑哈哈大家好

竹林村的黄河学者·2022-10-25 20:30

浅析概率论的应用

并且概率论与数理统计不仅是一门十分重要的大学数学基础课,还是唯一一门研究随机现象规律的学科,它指导人们从事物表象看到其本质。

唐曌·2022-10-25 19:39

人工智能数学基础——数理统计

基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计（mathematicalstatistics）根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；

菠萝小笨笨·2022-10-17 08:56

人工智能时代，学好数学很重要！

对于大多数新手来说，弄清楚入门人工智能需要哪些数学基础、需要熟悉什么框架等，都至关重要。机器学习是一个异常丰富的研究领域，有大量未解决的问题：公正、可解释性、易用性。如同所有的

数据与算法之美·2022-10-17 08:50

【量子信息与量子计算简明教程|陈汉武】阅读笔记1——第一章量子信息与量子计算的基础概念

文章目录量子信息量子量子信息介绍量子比特线性代数相关基础线代叠加与纠缠有趣的思想实验薛定谔的猫物理数学基础薛定谔的实验EPR佯谬爱因斯坦的思想实验贝尔态基应用量子通信量子加密量子计算历史量子计算机量子隐形传态量子态不可克隆定理

whtt523·2022-10-16 13:40

文摘-《我一生中的八个重要抉择》

这第一步很好的数学基础是我一辈子终生受益的。所以我经常给研究生讲，在大学本科期间你不应该去问这个课有什么用，这是对你一生知

一度_a5cd·2022-10-15 22:06

1225(微分中值定理，导数应用，二叉树)

数学基础篇1微分中值定理1.1罗尔中值定理罗尔中值定理：如果R上的函数f(x)满足以下条件：（1）在闭区间[a,b]上连续，（2）在开区间(a,b)内可导，（3）f(a)=f(b)，则至少存在一个ξ∈(

HammerHe·2022-10-14 11:46

AI笔记: 数学基础之导数的应用：泰勒Taylor公式

Taylor公式的应用机器学习中广泛应用，数学建模，线性回归，预测等领域关于Taylor公式Taylor公式是用一个函数在某点的信息描述其附近取值的公式，如果函数足够平滑，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下Taylor公式可以利用这些导数值来做系数构建一个多项式近似函数在这一点的邻域中的值若函数f(x)在包含x0x_0x0的某个闭区间[a,b]上具有n阶函数,且在开区间(a,b)上具有n+1阶

Johnny丶me·2022-10-14 11:46

人工智能数学基础：泰勒（Taylor）公式

一、引言对于一些较复杂的函数，为了便于研究，往往希望用一些简单的函数来近似表达，例如：当x->0时，sinx≈arcsinx≈tanx≈arctanx≈ln(1+x)≈ex-1≈x由于用多项式表示的函数，只要对自变量进行有限次加、减、乘三种算术运算，便能求出它的函数值来，因此我们经常用多项式来近似表达函数。泰勒公式就是将函数用多项式表达的一种通用方法，又称为泰勒展开、泰勒级数，是将一个在x=x0处

LaoYuanPython·2022-10-14 11:45

入坑机器学习：一，绪论

在入坑之前，需要大家有一定的数学基础，高数，线代，概率论，个人认

喜欢吃豆·2022-10-14 09:11

游戏开发中的数学基础

源自《3D游戏编程大师技巧（上册）》的总结坐标系表示物体的相对位置信息（相对原点），主要分为以下几种：2D坐标系：2D笛卡尔坐标系。主要运用有序数对来表示点的位置信息2D极坐标：方向和距离来定义点笛卡尔和极坐标之间的转换。极坐标to笛卡尔x=rcos(θ)y=rsin(θ)笛卡尔to极坐标r=sqrt(x^2+y^2)θ=arctan(y/x)=tan^-1(y/x)——tan的反三角函数warm

ZhuSenLin_BLOG·2022-10-12 19:59

线性代数之矩阵四大运算总结

宇哥大概是这样为同学们开启考研数学基础30讲的线性代数部分学习的：在考研数学中，线性代数占3道小题、2道大题，共34分。在线性代数的知识体系中，前两讲行列式和矩阵属于基础篇，三四

monk_闲来垂钓·2022-10-12 18:05

【吐血推荐】机器学习/深度学习入门资料汇总及学习建议【入门必看】

一、机器学习的数学基础正规的机器学习数学基础主要有：数学分析（微积分），线性代数，概率论，统计，应用统计，数值分析，常微分方程，偏微分方程，数值偏微分方程，运筹学，离散数学，随机过程，随机偏微分方程，抽象代数

远岫出烟云·2022-10-10 20:34

图像分割（四）——聚类分析/小波变换

模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算

hairuiJY·2022-10-10 07:59

两个向量的点乘和叉乘怎么算_数学基础 —— 向量运算：点乘和叉乘

向量的点乘:a*b公式：a*b=|a|*|b|*cosθ点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。向量的叉乘：a∧ba∧b=|a|*|b|*sinθ向量积被定义为：模长：(在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)(0°≤θ≤180°)，它位于这两个矢量所定义的平面上。)方向：a向量与

weixin_39751327·2022-10-07 08:03

计算机图形学数学基础——向量点乘和叉乘

简单总结闫老师图形学课程中向量点乘和叉乘及其在图形学中的意义1.向量点乘和叉乘1.1向量点乘1.2向量叉乘1.3向量叉乘的意义1.3.1判断向量左右位置1.3.2判断点的内外位置1.向量点乘和叉乘1.1向量点乘向量点乘公式：点乘的结果为对应坐标的乘积和，是一个数。1.2向量叉乘1.3向量叉乘的意义1.3.1判断向量左右位置如上图的XYZ为右手系，即X叉乘Y=Z。当向量a叉乘向量b结果为正方向时，则

一只小菜鸟p·2022-10-07 08:32

《算法和数据结构》数学基础总结

这篇文章，让我来为大家介绍下法中的数学基础。数学可以说是算法的基石，所谓万丈高楼平地起，如若根基不稳，那么再高的楼，也只是豆腐渣工程，随时都有塌陷的可能。所以数学之于算法，可谓非常重要。

英雄哪里出来·2022-10-06 11:06

机器学习数学基础——线性代数篇

线性代数篇向量空间向量空间是定义了加法和数乘这两种运算的集合。向量及其运算向量空间中的元素就是向量，每个向量可以用一个n维实数列表表示，[v1v2⋮vn]\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\\vdots\\v_n\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎢⎡v1v2⋮vn⎦⎥⎥⎥⎤是列向量v1v2…vn\begin{matrix}v_1&v_2&\dots&v_n\end{matrix}v1v

theonly_df·2022-10-03 08:00

蒙特卡罗（Monte Carlo) 模拟

其数学基础是大数定律与中心极限定理。其基本思想是：为了求解问题，先建立一个概率模型或随机过程，再通过对过程的观察或抽样试验来计算参数或数字特征。最后求出解的近似值。

生信小兔·2022-10-02 07:43

人工智能工程师需要了解哪些知识体系

人工智能知识体系1、数学基础微积分线性代数概率统计信息论集合论和图论博弈论2、技术基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础3、机器学习算法机器学习基础：估计方法、特征工程线性模型

IT培训网·2022-09-23 18:23

8月8本程序员新书：Rust、软技能、Python、量子...

本书旨在带领读者探究量子计算的工作原理，并深入解释背后的数学基础。同时，本书清晰地介绍了构建量子计算机的工程思想、基本的电路和算法，并对量子计算可能应用的几大行业以及未来的发展方向做出了展望。

人邮异步社区·2022-09-23 07:08

python3人工智能_PYTHON 3破冰人工智能从入门到实战

数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。

weixin_39590566·2022-09-22 13:17

安全防御——密码学

安全防御——密码学基本知识1.术语2.保密原则3.安全性4.安全目标5.加密原则6.数学基础7.数学难题密码类型1.古典密码(1)置换密码(2)代换密码2.现代密码(1)对称密码(单钥密码)(2)分组密码

海洋&夕阳·2022-09-22 13:09

现代卷积神经网络 - 残差网络（ResNet）

小结残差网络（ResNet）随着我们设计越来越深的网络，深刻理解“新添加的层如何提升神经网络的性能”变得至关重要，更重要的是设计网络的能力，在这种网络中，添加层会使网络更具表现力，为了取得质的突破，我们需要一些数学基础知识

未来影子·2022-09-21 08:55

【高等数学基础进阶】常微分方程-补充 & 多元函数微分学-补充

文章目录一阶微分方程微分方程求解高阶偏导数全微分偏导数计算可导与可微全微分形式的不变性隐函数微分法隐函数的偏导一阶微分方程一阶微分方程一般有五种解法：可分离变量的方程；齐次微分方程；一阶线性微分方程；伯努利方程；全微分方程如果给定的一阶微分方程不属于上述五种标注形式，首先考虑将x,yx,yx,y对调，即认定xxx为yyy的函数，再判断新方程的类型；或者利用简单的变量代换将其化为上述五种类型之一而求

烧灯续昼2002·2022-09-18 07:50

机器学习算法: 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朴素贝叶斯分类器识别的。

JeffDingAI·2022-09-17 16:09

第七章采用AAM和POSIT的3D头部姿态估计——Chapter 7:3D Head Pose Estimation Using AAM and POSIT

3DHeadPoseEstimationUsingAAMandPOSIT分类：OpenCV|标签:opencv|作者：raby_gyl相关|发布日期:2014-05-11|热度:864°目录[+]一个好的计算机视觉算法如果没有伟大健壮的功能以及广泛的普遍化和一个坚实的数学基础是不完整的

lphbtm·2022-09-15 12:19

信息学与数学、奥数的关系(2022.07.19)C

数学和计算机竞赛,数学奥赛VS信息学奥赛，数学基础扎实的孩子数学和计算机竞赛,数学奥赛VS信息学奥赛，数学基础扎实的孩子_weixin_39703561的博客-CSDN博客有关信息学竞赛的常见问题好有关信息学竞赛的常见问题

dllglvzhenfeng·2022-09-15 08:07

机器学习的数学基础（5）：最小均方误差的回归问题

一.回归经过前面的铺垫，我们终于要接触到实际的与机器学习有关的数学问题了。对于一个基本的监督学习模型来说，其本质是找到一个函数来拟合所给定的数据集。而找到这个拟合函数f的过程，我们称之为回归（各资料都表明回归并不是一个好的名字，但是姑且这样子去使用，其实在我的理解里用拟合更为恰当且易于理解）。我们需要两个概念来对我们的回归问题进行更好的建模：函数集、损失函数函数集：对于一个回归问题而言，我们需要限

李小札·2022-09-14 07:54

机器学习数学基础之线代篇——线性代数python手册（建议收藏）

提到线性代数，又不得不吐槽国内教材了，学起来真的是实力劝退。有多少跟着国内教材学完线性代数课程后，知道线性代数是什么，它到底是干什么的？事实上如果你后面想做科研、想研究机器学习、深度学习，你会发现处处是线性代数。这么抽象又重要的课程，一本书里基本看不到几张图，就好比是没有注释的代码，大概以为我的脑子就是记公式的机器吧…如果你还未开始学习线性代数，那么强烈建议你把学校发的紫色教材放在一边，找几本国外

水龙吟唱·2022-09-13 17:26

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