课程介绍：不管是算法工程师还是机器学习相关岗位，很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生，更有甚至数学的优先级超过计算机专业，尤其人工智能方面，Al人才门槛高的让人望而却步，其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高

人工智能数学基础系列文章1.人工智能数学基础----导数2.人工智能数学基础----矩阵3.人工智能数学基础----线性二阶近似人工智能的学习对于数学要求还是需要一定的功底的，不管是算法还是涉及到的名词概念

无论是数据科学家、分析师还是研究者，掌握这些库的使用都是必备技能之一。本文将介绍几个常用

为了让同学们重新感知举足轻重的时间、明白要节约时间，福州大学外国语学院2019级英语一班团支部同福州大学机械学院机械工程及机械设计制造05班团支部协助福州大学数学协助计算机科学学2019级数据科学与大数据技术

它允许数据科学家，机器学习从业人员和统计学家以简单高效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，即使单独使用，Numpy也已经是Python的重要一步。

目录背景准备工作切记streamlit开发LLMdemo开一个新页面初始化session先渲染历史消息接收用户输入模拟调用LLM参考背景Streamlit是一个开源Python库，可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义

基本使用学习目标：熟练使用Jupyternotebook1JupyterNotebook介绍jUPYTER项目是一个非盈利的开源项目，源于2014年的ipython项目，因为它逐渐发展为支持跨所有编程语言的交互式数据科学和科学计算

1.背景介绍数据处理是现代数据科学和工程领域中的一个关键概念，它涉及到大量的数据集合、处理和分析。数据流处理和事件驱动架构是数据处理中的两个重要概念，它们在处理实时数据和复杂事件中具有重要的作用。

JupyterNotebook是在数据科学和机器学习领域非常流行的开发环境，被誉为每个数据科学家都应该掌握的工具。我们无须

有时，与您的问题最相合的网络可能是输入层中有10个节点，隐藏层中有13个节点/神经元，输出层中有大约四个节点/神经元，更不必提您将不得不微调整个网络中隐藏层的数量。我的观点是，我们需要一些动态的东西。一个动态代码，我们可以在不打破程序的情况下更改参数及优化。如果您使用python-keras函数库来构建神经网络，即便架构很复杂，您也能减少配置和编译的工作，这就是我希望我们能够在MQL5中达成的目标

做数据科学一个非常重要的一步，就是要又可重复性。你需要标明你做的每一个步骤，你的数据来源是哪里，你做了什么处理。每一步都需要记录。以备在未来的时候进行重复使用。这一点非常重要。做记录。可重复性。

学习数据科学的过程，从来就不是一帆风顺的。在写代码的时候，你是否也经常不得不反复搜索同一个问题，同一个概念，甚至同一个语法结构的特性呢？对，你不是一个人在战斗。我也一直在同样的情况里挣扎着。

原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要

在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。

探索数据可视化：Python库Matplotlib在数据科学和机器学习的领域中，数据可视化是一种强大的工具，它能够将复杂的数据转化为易于理解和解释的图形形式。

今天你来问我一个参数方程化普通方程的问题我给你提了消参的策略#代数消元代入消元加减消元平方和消元平方差消元三角消元代入消元加减消元解出cos与sin平方和消元解出sec与tan平方差消元

对于任何参与机器学习的人来说，从数据科学家和工程师到依赖这些技术的企业的利益相关者，理解这些阶段都至关重要。本文深入探讨了机器学习工作流程中候选模型和祝福模型之间的特征、重要性以及差异。  

如果走科研路线，想读研甚至读博在计算机领域发paper的话，数学基础是非常非常重要的。

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。这也展示优化神经网络梯度下降法的目的：尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值；方法是：引入超参数。Adam，优化算法是已经被证明了，可以适用于大多数神经网络的优化算法，其本质是Momentum优化算法和RMSprop优化算法合并在一起用，如下图所示：在一次迭代计算中：红色框部分就是Momen

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179，课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course，课程视频也可以在b站观看（观

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络我们来看一个具体的神经网络示例，使用Python的Keras库来学习手写数字分类。

因为学制总共才三年的初中被我生生给念成了五年，其中初一留级一次，觍着脸跟我爸美其名曰“再打打数学基础”。

Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」文章目录注意：本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」9.1Python在数据科学中的应用

它主要用于Python编程语言及其相关的数据科学、机器学习等应用领域。

深入NumPy：数据科学家的高级技巧引言NumPy基础回顾数组的创建和基本属性数组索引和切片高效的数组操作技巧数组形状变换技巧数组合并与分割高效迭代数组的方法数学和统计方法的应用数组的数学运算统计分析方法的应用实际案例代码

python的自述能做什么1.抢火车票2.数据分析3.开发网站4.开发游戏发展定位web全栈开发方向掌握技术前端开发数据库管理后台框架职业方向web全栈开发工程师数据科学方向人工智能方向，机器学习人工智能方向

让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了，强者只用Numpy搭建神经网络TensorFlow框架的开源工具箱Ludwig人工智能学习框架TensorFlow必须掌握和了解的数学基础

11月26日，作为数据分析&BI领域领导企业的永洪科技与知名高校东北财经大学数据科学与人工智能学院在北京举行了战略合作签约仪式，共建大数据教学、科研、管理模式顶层设计方案，服务智慧校园建设。

随着新一轮科技革命与产业变革的加速演进，数据思维、数据技术正深度浸入各行各业，在商科经管领域，数据分析可被广泛应用于市场营销、供应链管理、财务分析等工作，拥有相关学科背景的应用型数据科学人才备受重视。

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。流程图就是一个决策树，长方形形代表判断模块(decisionblock)，椭圆形成代表终止模块(terminatingblock)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。长方形和椭圆形都是结点。长方形形的结点属于内部结点，椭圆形的结点属于叶结点，从结点引

1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是sklearn的GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV将在先前定义的空间内尝试组合。例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并

他们邀请了王国中最聪明和最勇敢的数据科学家们来参加这场比赛，看看谁能找到最有效的降维方法。降维大赛国王说道，为了简化管理，我引入了一种名为降维的策略。这

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5密度估计用法示例1.2异常检测1.2.1显示异常值示例1示例2示例31.2.2计算异常值示例1（用name函数创建异常）示例2（DMwR中的lofactor函数）1.3关联规则（购物篮分析）

2.1.2arulesNBMiner用法为频繁集挖掘Agrawal数据2.1.3Apriori用法评估购物篮中的关联2.1.4用TraMineR确定序列用法确定训练和职业中的序列2.1.5序列相似点用法示例【数据科学

来源：人工智能头条（AI科技大本营兄弟号，公众号ID：AI_Thinker）【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。

NumPy是Python中一个重要的数学库，它提供了高效的数组操作和数学函数，是数据科学、机器学习、科学计算等领域的重要工具。下面是一个简单的NumPy学习教程，介绍了NumPy的基本用法和常用函数。

这一项看似简单却大多数家长不会坚持的小事，我个人认为在孩子小时候的数学基础训练中必不可少！对于数学中计算这种初级并兼基础的练习是没有方法和窍门可讲的，只有通

1.1潜在结果PotentialOutcome因果推断的一个重要基本认识是：针对某一个对象/单元，我们总是只能观测到其接受干预或不接受干预两种情况之一。由此我们引入Rubin的潜在结果框架（potentialoutcome）作为因果推断的数学语言。所谓潜在结果，我们的讨论是基于对象采取或不采取干预时潜在的结果。这也引出了事实（factual）与反事实（counterfactual）的概念，那些真实

下面是入门深度学习的几个步骤：学习基础知识：了解机器学习和神经网络的基本概念，包括线性代数、概率论和统计学等数学基础知识。

在数据科学领域，时间序列分析一直是研究的热点和难点。随着大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域的应用越来越广泛，如金融、气象、健康等。因此，对时间序列的研究具有重要的理论和实践意义。

在数据科学领域，时间序列分析一直是研究的热点和难点。随着大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域的应用越来越广泛，如金融、气象、健康等。因此，对时间序列的研究具有重要的理论和实践意义。

个人随笔第三列是jupyter记事本官方github上啥都有（代码、jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP结合【AI地图】①如下图所示，X

深度学习1.线性代数1.1标量(scalar)1.2向量(Vector)1.2.1模长和范数1.2.2单位向量1.2.3向量的内积1.2.4向量的外积1.3矩阵(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2矩阵乘法1.3.3矩阵乘法的性质1.4张量（Tensor）2.微积分2.1极限2.2导数2.2.1导数和极限2.2.2导数和极限2.3微分2.4偏导数2.5梯度2.6链式法则3.概率3.1概率和深

求小于n的素数的个数厄拉多塞筛法，这种算法好像在信息安全数学基础中讲到过，果然学过的知识还是有用啊。

文章目录前言坐标变换的作用旋转与平移二维变换旋转平移推广到三维齐次坐标问题引入定义用法变换矩阵旋转的其他表示方法*前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用

随着技术的快速发展，在数据科学领域中，包括库、工具和算法等总会不断地变化的。然而，一直都有这么一个趋势，那就是自动化水平不断地提高。近些年来，在模型的自动化选择和超参数调整方

它可以应用于多种领域，如Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、科学计算、自动化测试等。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，目前已成为世界上最流行的编程语言之一。

Amundsen是一个用于提高数据分析师、数据科学家和工程师在与数据交互时的生产力的数据发现和元数据引擎。

1.机器学习科学家随着城市越来越多地利用物联网，并能够从现有资源中收集更多关于天气、交通等的数据，随后通过第三方应用程序对数据进行挖掘，数据科学家不仅需要从数据中分析和创造更多价值，还需要连接数据孤岛。

也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。