数学基础第27页

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

从0到1：饿了么风控计数服务是如何炼成的

GitChat作者：伍正云原文：从0到1：饿了么风控计数服务是如何炼成的关注微信公众号：「GitChat技术杂谈」一本正经的讲技术【不要错过文末彩蛋】一、写在前面的话本章主要讲讲神经网络的数学基础，并将神经网络中浮夸的概念用合理的顺序整理一下

软件供应链·2022-09-13 17:49

迷路剑客·2022-09-13 12:26

厉害了！10分钟搞定开发部署，这个霸榜 GitHub 的 AI 开源项目不一般

这个开源项目三次登上GithubDaily全球趋势榜，2.7k星标；不需要数学基础，不需要编程大牛，只要下载就可以快速开发AI算法模型并投

Python中文社区·2022-09-13 09:33

python+opencv实现高斯滤波（手写滤波函数）

数学基础高斯滤波实际上是用我们生成的高斯滤波核在图片上做的一个空间卷积，根据滤波核的不同达到我们不

一坨腿毛子·2022-09-11 07:10

01.朴素贝叶斯介绍

【数学基础】1.概率条件概率：事件A在事件B发生的前提下发生的概率，表示为：P(A|B)，读作A在B发生的条件下发生的概率。

LWY_Xing·2022-09-07 14:01

LeetCode算法刷题目录（Java）

LeetCode算法刷题目录（Java）1.数学基础1.1.位运算1.2.其它2.数据结构2.1.线性表2.1.1.数组（双指针）2.1.2.链表（双指针）2.1.3.栈2.1.4.队列2.1.5.字符串

小城老街·2022-09-04 18:00

一文带你读懂深度学习中的张量（tensor）是什么，它的运算是怎样的，如何理解张量，张量的维度，浅显易懂

深度学习的数学基础（不要被吓到，很浅显）数据表示与张量运算张量在多维Numpy数组中，也叫张量（tensor）。一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。

兰缕启林·2022-09-02 07:45

数学、机器学习、深度学习目录

文章目录1.数学基础2.深度学习深度学习练习题3.机器学习4.论文loss对象检测1.数学基础矩阵求导术用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似2.深度学习深度学习入门（一）感知机与激活函数损失函数–交叉熵与极大似然估计

得克特·2022-09-01 07:19

图神经网络（三）：数学基础

一.复数空间在实数空间中，加法、减法可以看成是沿数轴的左右平移，乘法、除法可以看成是沿数轴的拉伸和压缩。但是在现实生活中除了平移和缩放以外，还存在旋转。在复数发明之前，处理旋转问题是非常麻烦的。1.复数的定义i2i^2i2=-1,这就是复数中虚数的基本定义。对该式的直观理解可以将其拆解成1xixi=-1,即数字“1”经过2次完全一样的操作，变成了“-1”，由此我们可以联想到下图旋转操作：先旋转90

J_Xiong0117·2022-08-31 19:28

【20220825】【数学基础】用最小二乘法求解超定方程组

文章目录一、定义及背景1.1定义1.2问题背景二、最小二乘法2.1定义2.2矩阵解法推导三、Matlab实现3.1Matlab命令3.2实例3.2.1理论求解3.2.2Matlab求解（本文PDF版，关注公众号–回复“220825”自取哦~）一、定义及背景1.1定义超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组，不存在解析解，寻求最小二乘解；恰定方程组：方程个数等于未知量个数的方程组，存在唯一解析解；

Satisfying·2022-08-26 18:50

计算机图像处理之傅里叶变换入门基础

连续函数的傅立叶变换例子离散傅立叶变换一维离散傅立叶变换的计算举例1-D傅里叶变换矩阵格式2-D傅里叶变换矩阵表示例子离散傅立叶变换的显示学习目标：图像傅立叶变换意义、原理、性质快速傅立叶变换实现图像频域处理方法、步骤图像变换图像的变换域分析的数学基础

空LA·2022-08-22 12:48

手把手教你OpenCV利用张氏标定法进行相机标定（二）

1.函数介绍张氏相机标定法简便易用且精度较高，因此相关的数学基础早已被转化为程序封装在了OpenCV的

Francis_chang·2022-08-22 07:59

机器学习基础知识

监督学习1.3.1判别式模型1.3.2生成式模型1.4无监督学习1.4.1聚类1.4.2降维1.5深度学习1.6强化学习二、机器学习步骤三、模型评估指标3.1分类问题3.2回归问题四、机器学习预备知识4.1数学基础

伟学算法·2022-08-18 07:03

[数学基础知识] 协方差和相关系数以及使用pandas进行自动计算

在研究两组数据之间的关联性时会用到的一些概念。1.协方差(Covariance)和协方差矩阵协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就

编程小白的逆袭日记·2022-08-18 07:51

数学建模之：二次规划模型Python代码

编程求解思路：1.对于一个给定的二次规划问题，先转换为标准形式（参见数学基础中所讲的二次型二中形式转换）2.对照标准形势，构建出矩阵P,q,G,h,A,b3.调用result=Cvxopt.solvers.qp

今天还没打卡噢·2022-08-17 21:32

机器学习算法- 数据分析、数据挖掘

数学基础0.矩阵求导（需要了解矩阵定义，偏导求法）机器学习中的矩阵向量求导(一)求导定义与求导布局-刘建平Pinard-博客园分子分母布局：求导先以分子还是分母展开矩阵的迹（方阵）：主对角线元素之和聚类分析

noobiee·2022-08-17 07:30

图像处理——采样与量化

文章目录前言一、连续图像和离散图像二、采样（sampling）三，图像的频域四，量化（quantization）五，采样与量化的参数选择六，数学基础前言从广义上说，图像是自然界景物的客观反映。

Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:23

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

被大佬糊弄的只会点灯的小菜鸡·2022-08-07 07:51

地图制图基础（三）：地图制作要求

2.正确的数学基础前面的文章介绍了地图的数学基础，包括椭球体、坐标参考系、地图投影和比例尺。在地图制图过程中尤其应该注意的是坐标系和投影方式的选择

SuperMap地图·2022-07-22 11:18

机器学习朴素贝叶斯之邮件分类

由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特

Jianwei Tao·2022-07-22 07:54

（深度好文）深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解

来跟我学AI·2022-07-21 07:19

从苹果店员到机器学习工程师，高中学历澳洲小哥的自学路

：towardsdatascience作者：DanielBourke编译：小潘同学整理：张佳【新智元导读】从在AppleStore打工到创业失败，再从Uber司机到成为一名机器学习工程师，一位只有高中数学基础的澳洲小哥自述如何从头开始自学

我爱计算机视觉·2022-07-19 16:07

人工智能数学基础——贝叶斯分析

1.贝叶斯概述经典的概率论对小样本事件并不能进行准确的评估，若想的到相对准确的结论往往需要大量的现场实验；而贝叶斯理论能较好的解决这一问题，利用已有的先验信息，可以得到分析对象准确的后验分布，贝叶斯模型是用参数来描述的，并且用概率分布描述这些参数的不确定性。贝叶斯分析的思路由证据的积累来推测一个事物发生的概率，它告诉我们当我们要预测一个事物需要的是首先根据已有的经验和知识推断一个先验概率，然后在新

樱花的浪漫·2022-07-18 07:04

人工智能数学基础——聚类分析

1.层次聚类概述层次聚类层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例

樱花的浪漫·2022-07-18 07:04

Github开源！适合初学者的机器学习和深度学习的资料合集

该开源项目主要包含了AI领域的5大模块，具体目录如下：必备数学基础Basickno

风度78·2022-07-14 21:30

[自学CV]000-计算机视觉学习路线

白嫖的一个公众号课程目录，打算按照这个整理一下相关内容，应对招聘，但愿能坚持整理全，奥利给文章目录第一章：机器学习与计算机视觉1.1计算机视觉简介1.1.1技术背景1.1.2计算机视觉简介1.1.3机器学习的数学基础

deyiwang89·2022-07-12 07:17

运筹学从何学起？如何快速入门精确式算法？

和启发式算法不同的是，精确式算法不仅需要数学基础，还需要运筹基础，代码基础等。所以相对来说精确式算法相对会难一些。但是当你学完整个知识体系，会发现，其实精确式算法也差不多是那些套路。

infinitor·2022-07-11 07:57

手把手教你使用Python做数据分析

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。分析用户的消费行为制定促销

三猪技术团队·2022-07-10 09:26

水很深的深度学习（深度学习发展+深度学习数学基础

人工智能介绍许多科学家对人工智能的定义简言之，人工智能，就是让计算机从数据中学习知识，理解知识，并且像人一样，能够利用这些知识去做些事情，比如搞预测，搞分析，搞回答等等，都是要求可以检验的。学习到这些数据并且会用这些数据进行灵活运用，这些计算机被叫做人工智能。就是让机器学习我们学习的过程嘛，有学习材料，有改证的方向（无论是按照既定的标准（自定义损失函数）改进，还说自己通过大量的数据（强化学习）来学

小果一粒沙·2022-07-02 19:38

深度学习数学基础

文章目录线性代数标量、向量、矩阵和张量矩阵和向量相乘矩阵乘积运算性质逆矩阵范数特殊矩阵特征分解奇异值分解概率频率派和贝叶斯派的简单理解概率分布和概率质量函数概率密度函数边缘概率条件概率条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望,方差和协方差协方差,相关性,独立性的关系先验和后验贝叶斯规则信息论香农熵KL散度交叉熵数值计算基于梯度的优化方法线性代数标量、向量、矩阵和张量标量(scalar)是一个单独的

live_for_myself·2022-07-02 19:05

图像的形态处理学

主要的数学基础:集合论结构元素:形态学变换中

ReWz·2022-07-02 07:56

python实践数学基础——线性代数，概率论与数理统计，基本库的使用（jupyter notebook）

《数据科学基础实践》这是一个jupyter里python实践各种数学基础的目录，文中链接直通jupyter形式展示的代码文章，仅作为学习记录。

我是lk·2022-06-27 10:31

python数学基础之概率论与数理统计

文章目录1.概率论基础1.1概率公式1.2贝叶斯公式1.3分布2.统计量2.1期望2.2方差2.2协方差2.2相关系数3.大数定理4.中心极限定理5.最大似然估计5.1过拟合1.概率论基础1.1概率公式1.2贝叶斯公式1.3分布两点分布二项分布(伯努利分布)方法一:Taylor展开式泊松分布2.统计量2.1期望2.2方差2.2协方差2.2相关系数3.大数定理4.中心极限定理5.最大似然估计5.1过

小白逆袭记·2022-06-27 10:00

吴恩达机器学习新课程又来了！旁听免费，小白友好

（不过线性代数和高等数学基础知识还是需要掌握的）对此，评论区洋溢着激动和喜悦之情。有人表示：终于等到你！甚至还有网友已

QbitAl·2022-06-21 13:06

五年级数学下册期末复习计划

3、使学生打好数学基础,提高学习能力,培养学习习惯。二、复习原则1、充分调动学生自主学习的积极性,鼓励学生自觉地进行整理和复习,提高复习能力。2、充分体现教师的

谷中百合_f07c·2022-06-10 18:13

【模式识别与机器学习】-第二章（统计判别）

（顺便写上第一章啦一般都是介绍课程大纲与自己背景）主要内容第一章概述3学时黄庆明第1节课程主要内容和规划第2节模式识别的基本概念第3节模式识别简史和应用第4节模式识别的方法第5节模式识别系统第6节相关数学基础第二章统计判别

思考实践·2022-06-07 07:13

计算机视觉学习路

丸兔恰恰恰01-数学基础链接代码02-图像知识链接插值方法03-数字图像处理笔记链接代码===OpenCV01基本操作链接OpenCV02核心知识链接OpenCV03图形绘制链接OpenCV04图像运算链接

Goafan·2022-06-05 07:24

3D数学基础：图形和游戏开发（第2版）第1章笔记

第1章笛卡儿坐标系1.1一维数学1.2二维笛卡儿空间1.3三维笛卡儿空间1.4一些零散的基础知识介绍第1.1节回顾了数学系统的一些基本原理和计算机图形学第一定律。第1.2节介绍二维笛卡尔数学（二维数学）。它展示了如何描述二维笛卡尔坐标空间以及如何使用该空间定位点。第1.3节将这些思想扩展到三个维度中。它解释了左手和右手坐标空间，并建立了本书中使用的一些约定。1.1一维数学对有理数的研究称为离散数学

monzaid·2022-06-03 23:06

[解疑][TI]TI毫米波雷达系列（五）：恒虚警算法（CFAR）原理

其数学基础就是统计判决理论，又称假设检验理论。假设检验是进行统计判决的重要工具，信号检测相当于数理统计中的假设检验。假设就是检验对

陌生人的天堂·2022-06-01 18:38

车辆运动学模型的线性化及其离散化

一、数学基础：泰勒展开从一元函数的泰勒展开说起一元函数在x0x_0x0处的泰勒展开表达式为：f(x)=f(x0)+f(x0)′(x−x0)+12!

Let'sCode·2022-05-31 07:21

机器学习数学基础: 数据生成器与学习器的关系

我在接触机器学习的过程中,被一些学习器所洗脑,如kkkNN,决策树,NaiveBayes(NB),Supoortvectormachines(SVM),Back-propagationartificialneuralnetworks(BP-ANN),Matrixfactorization(MF).学习器的评价指标往往是分类精度(accuracy)、回归误差(meanabsoluteerror,MA

闵帆·2022-05-30 07:18

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