数据科学--数学基础

Python数据可视化工具库之lux使用详解

概要数据可视化在数据科学和分析中扮演着重要的角色。它可以更好地理解数据、发现模式、传达见解，并支持数据驱动的决策。
Rocky006·2025-02-15 15:51

Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。
夜里慢慢行456·2025-02-15 12:35

用大模型学大模型02-数学基础 微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧，我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则，还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系，然后结
wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础 概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。好的，我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例，所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径，并结合实例说明。首先，查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记，涵盖了概率论、信
wyg_031113·2025-02-14 22:39

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计
@心都·2025-02-14 13:59

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

一、数据并行：分布式优化的数学基础1.1同步SGD的收敛性证明定
WHCIS·2025-02-14 10:07

书籍-《信息科学的数学基础》

MathematicalFoundationsofInformationSciences作者：EsfandiarHaghverdi，LiugenZhu出版：WorldScientificPublishingCompany编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《信息科学的数学基础
·2025-02-14 01:00

书籍-《机器学习数学基础》

MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础
·2025-02-14 01:30

R 语言 必备 十大资源

引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一，广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间，用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。
·2025-02-14 01:30

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础
·2025-02-13 20:48

zsh: command not found: conda

如果尚未安装，请先安装：Anaconda（完整版本，包含大量数据科学工具）下载Anac
苏寅·2025-02-13 19:36

Java与Python的集成与性能对比研究

而Python因其简洁易学、灵活性强，在数据科学、人工智能和快速原型开发方面具有显著优势。虽然这两种语言在设计上有很大的差异，但它们可以通过多种方式进行集成，结合各自的优势，
向哆哆·2025-02-13 17:21

22章9节：使用 R Markdown 和 Shiny 结合R语言进行数据报告和交互式应用的创建

R语言是数据科学领域中广泛应用的编程语言之一，它的强大之处不仅在于数据分析能力，还体现在其丰富的可视化和报告生成功能上。在数据分析的过程中，生成报告、展示结果和与他人共享工作成果是非常重要的任务。
DAT｜R科学·2025-02-13 08:13

GitHub 上的开源项目推荐

GitHub上的开源项目有成千上万，涵盖了从前端框架到数据科学、机器学习、系统工具等各个领域。不同的人根据兴趣和需求，可能会有不同的排名。
临水逸·2025-02-13 05:50

初学者怎么入门大语言模型（LLM）

对于初学者来说，入门LLM并非难事，但需要从理论学习、数学基础到实践操作逐步深入。掌握基础数学与编程技能，理解自然语言处理的相关概念，以及熟悉LLM的架构和应用，将为学习者铺平入门的道路。
·2025-02-13 02:43

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。
xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

python基础入门：附录：常用第三方库推荐（NumPy、Django等）

Python常用第三方库全景指南：从基础到前沿工具集一、数据科学核心套件数值计算三剑客#NumPy数组操作示例importnumpyasnparr=np.arange(1,10).reshape(3,3
赵鑫亿·2025-02-12 16:14

Python网络爬虫精要

数据科学必须掌握的技能之一。
小迪和夫人·2025-02-11 14:41

编程语言的未来

有些语言专注于数据科学（例如Python、R），有些专注于并行处理和高性能计算（例如Rust、Julia），还有
胡图不迷糊·2025-02-11 07:48

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
微醺欧耶·2025-02-11 07:44

pytorch 人脸修复_修复pytorch数据加载器

pytorch人脸修复黑客数据科学工作流程(Hackingdatascienceworkflows)Icameacrossaninterestingproblemrecently.AteammateandIwereworkingonaseriesofDeepLearningexperimentsthatinvolvedanimagedatasetthatspannedhundredsofgigab
weixin_26729375·2025-02-10 19:18

OSG学习笔记 - 数学基础（1）

1、OSG数学基础OSG采用的世界坐标系是左手坐标系，这一点与OpenGL保持一样的，但坐标轴的方向不一样。·OSG的X轴向右，Y轴朝里，Z轴向上。·OpenGL的X轴向右，Y轴向上，Z轴朝外。
听风者868·2025-02-10 13:59

【编程语言】

BrendanEich于1995年创建Web开发，前端和后端编程，移动应用开发2Python解释型、交互式、面向对象的编程语言易读性，跨平台，解释型，动态类型由GuidovanRossum于1991年发布Web开发，数据科学
岑亮·2025-02-10 13:54

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。
段慕华·2025-02-10 05:37

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

深度学习-数学基础-01

学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。
·2025-02-09 18:35

在Jupyter Notebook中进行大数据分析：集成Apache Spark

在JupyterNotebook中进行大数据分析：集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具，结合ApacheSpark后，能够处理和分析大规模数据。
范范0825·2025-02-09 17:42

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

无论是在数据科学、机器学习、自然语言处理，还是在软件开发和文档管理中，我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档：从基础操作到高级应用

无论是网页开发、数据爬取、信息抽取，还是自然语言处理和数据分析，处理HTML文档都是开发者和数据科学家不可避免的任务。然而，HTML文档的结构复杂且多变，往往需要使用专业的工具和库来解析和处理。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。
张3蜂·2025-02-09 01:40

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这
@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
@心都·2025-02-08 20:33

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都·2025-02-08 18:53

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^
@心都·2025-02-08 11:31

股票数据集成：优质API接口精选

在金融数据分析中，股票API为数据科学家和分析师提供精准的股票价格、公司财报及市场趋势数据，辅助量化分析和预测。在程序化交易领域，股票API是自动化交易系统的核心组成部分，允许
·2025-02-08 10:36

Python Matplotlib：基本图表绘制指南

在数据分析和数据科学领域，Matplotlib是我们展示数据的有力工具。本文将详细讲解如何使用Matplotlib绘制常见图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图和直方图等。
chusheng1840·2025-02-08 09:13

【AI原理解析】— Gemini模型

模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础
coolkidlan·2025-02-08 06:49

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344
@心都·2025-02-08 02:28

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理
树上求索·2025-02-07 18:42

3D数据可视化与SVM分类

在数据科学和机器学习中，数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。
t0_54coder·2025-02-07 07:24

探索程序员职业赛道：中国行业发展趋势与市场需求分析

目录写在开头1.中国行业发展趋势与市场需求分析1.1.前端开发1.2.后端开发1.3.数据科学与人工智能1.4.区块链技术1.5软件工程与项目管理1.6嵌入式开发与物联网2.如何选择适合自己的职业赛道写在最后写在开头作为程序员
theskylife·2025-02-07 02:49

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征编码技术:one-hot编码与label编码1.背景介绍在机器学习和数据科学领域,特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

为什么关系模型不叫表模型

本篇文章将从数学基础、逻辑与物理实现、数据库完整性、数据独立性及查询操作等多个角度，深入剖析关系模型的本质，并解释它为何不同于一个简单的表结构。目录1.关系模型的数学基础1.1
昊昊该干饭了·2025-02-06 15:13

开源数据分析工具 RapidMiner

RapidMiner是一款功能强大且广泛应用的数据分析工具，其核心功能和特点使其成为数据科学家、商业分析师和预测建模人员的首选工具。
kcarly·2025-02-06 08:21

区块链的数学基础：核心原理与应用解析

区块链技术的核心原理和应用离不开其强大的数学基础，以下是对其数学基础、核心原理与应用的详细解析：区块链的数学基础区块链的数学基础主要包括以下几个核心领域：1.密码学：密码学是区块链安全性的基石，主要保障数据的机密性
silver687·2025-02-05 22:02

在 Ubuntu 中使用 Conda 创建和管理虚拟环境

Conda是一个广泛使用的包管理和环境管理系统，尤其适用于数据科学和Python开发。本文将指导你如何在Ubuntu系统中安装Conda并创建基于python=3.11的虚拟环境。
老大白菜·2025-02-05 08:52
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