机器学习数学基础

机器学习数学基础(2)-贝叶斯、概率分布

1.直观理解贝叶斯已知：有N个苹果，和M个梨子，苹果为黄色的概率为20%，梨子为黄色的概率为80%，问，假如我在这堆水果中观察到了一个黄色的水果，问这个水果是梨子的概率是多少。用数学的语言来表达，就是已知：P(apple)=N/(N+M)；P(pear)=M/(N+M)；P(yellow|apple)=20%；P(yellow|pear)=80%。求P(pear|yellow)。要想得到这个答案，
xuzhongxiong·2020-09-15 15:37

机器学习数学基础----（数学期望、方差、协方差。。。参数估计）

数字特征数学期望离散型的数学期望离散数学期望的定义连续型的数学期望数学期望的性质方差离散型方差连续型方差方差的性质协方差和相关系数标准协方差（相关系数）定义：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200708100043315.png)极大似然估计示例：数学期望离散型的数学期望引例：有n个工人生产同样的零件，考察某一天的产量，得到：生产a1件有n1个
寒泉子·2020-08-21 20:07

太赞了！有人把机器学习的数学基础整理成了专辑（pdf下载）

本文推荐一份机器学习数学基础专辑，在线阅读地址：（数学基础专辑），同时文末提供下载。机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。
Python数据之道·2020-08-20 10:00

机器学习数学基础

本章转自Mxnet文档，是当下机器学习必备的数学基础，可以供大家平时学习查阅。数学基础本节总结了本书中涉及到的有关线性代数、微分和概率的基础知识。为避免赘述本书未涉及的数学背景知识，本节中的少数定义稍有简化。线性代数以下分别概括了向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值的概念。向量本书中的向量指的是列向量。一个nn维向量xx的表达式可写成x=⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1x2⋮xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥,x=[x1x2⋮
gcaxuxi·2020-08-20 09:32

机器学习数学基础——线性代数部分

1.向量基本运算(1)实数与向量的积的运算，设λ,μ\lambda,\muλ,μ为实数：结合律：λ(μa⃗)=(λμ)a⃗\lambda(\mu\vec{a})=(\lambda\mu)\vec{a}λ(μa)=(λμ)a第一分配律：(λ+μ)a⃗=λa⃗+μa⃗(\lambda+\mu)\vec{a}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{a}(λ+μ)a=λa+μa第二分配律：λ(a⃗
weixin_43249938·2020-08-18 05:03

机器学习数学基础——微积分部分

1.偏导数与方向导数偏导数  对于一元函数来说变化率就是导数，在机器学习中多数使用的是多元函数而多元函数的变化率通常是采用偏导数进行表示。  定义：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点(x0,y0)(x_0,y_0)(x0,y0)的某一邻域内有定义，当yyy固定于y0y_0y0，而xxx在x0x_0x0处有增量Δx\DeltaxΔx,相应的函数有增量f(x0+Δx,y0)−f
weixin_43249938·2020-08-18 05:02

机器学习数学基础总结（不断更新）

一、高数1.1二、线代2.1三、概率论3.1独立同分布iid独立同分布independentandidenticallydistributed(i.i.d.)在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。独立：每次抽样之间没有关系，不会相互影响；同分布：每次抽样，样本服从同一个分布；独立同分布：i,i,d，每次抽样之间独立而且同分布。
敲代码的乔帮主·2020-08-17 11:03

【深度之眼人工智能数学基础训练营】机器学习数学基础打卡日常

机器学习数学基础打卡日常矩阵及其运算合集题目矩阵的行列式性质题目矩阵的逆性质题目矩阵的初等变换，矩阵的秩题目矩阵的特征值和特征向量定理矩阵对角化二次型定理SVD分解的证明定理应用导数中的中值定理定理泰勒公式函数极值定积分多元微积分学习资料基本都是来自深度之眼的
only one °·2020-08-12 10:19

【深度学习基础】从零开始的炼丹生活03——支持向量机以及核方法

往期回顾：00——机器学习数学基础以及数值计算数值优化方法01——机器学习基本概念、统计学基本概念简单介绍02——逻辑回归/logistic回归、广义线性模型与最大熵模型有关支持向量机的理解在网上已经有很多了
wby1905·2020-08-04 03:31

机器学习数学基础--（一）

机器学习算法1.有监督学习1.1分类预测(离散值)1.2回归分析(连续值)数据集分为：训练集和测试集训练集包含n个特征(feature)和标签(label)测试集只有特征没有标签。任务就是根据测试集预测标签。2.无监督学习2.1聚类2.2关联规则训练集只有特征没有标签。测试集需要根据已有特征预测标签。3.强化学习3.1Q-learning3.2时间差学习微积分1.得分函数f(x,W)=WxW：权重
一枚找不到对象的野指针·2020-07-31 19:58

机器学习数学基础 - 导数和偏导数

概述导数（Derivative）是微积分中的重要基础概念。当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f’(x0)或df(x0)/dx。导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。如果函数的自变量和取值都是实数的话，函数在某一点的导数就是该函数所代
简牧·2020-07-28 07:49

机器学习数学基础：线代（1）

入门机器学习前搞搞数学吧。。。。MathematicsforMachineLearning这本书不错，今年出的新书。没有中文版欸。。。真难受，，，四百多页要看一年啊。。。机器学习就是设计算法可以自动从数据中提取有用的信息。核心是自动，即机器学习关注的是可以应用到多种数据集的多用途的一套方法。三个核心概念是：数据，模型和学习。因为机器学习运行在固定的数据上，所以数据是核心，机器学习的目标是：设计一套
AI路漫漫·2020-07-27 20:21

机器学习中的数学基础（1）——向量和范数

机器学习中的数学基础（1）——向量和范数死磕侠2019-03-1517:55:10从今天开始，我将开设一个机器学习数学基础的系列。主要介绍机器学习中经常用到的那些数学知识，方便大家入门。
yingfeng2·2020-07-08 09:28

机器学习数学基础总结

目录线性代数一、基本知识概率论与随机过程一、概率与分布1.1条件概率与独立事件二、期望三、方差3.1方差3.2协方差与相关系数4.3中心极限定理五、不确定性来源六、常见概率分布6.1均匀分布6.2二项分布6.3.2多维正态分布6.4指数分布6.5拉普拉斯分布6.6狄拉克分布6.8混合概率分布八、测度论数值计算一、数值稳定性1.1近似误差1.2softmax函数二、Conditioning四、海森矩
Guo_Yaohua·2020-07-06 22:56

机器学习数学基础

机器学习理论篇1：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
我打打江南走过过·2020-07-06 16:08

机器学习数学基础：常见分布与假设检验

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：吴忠强，Datawhale优秀学习者，东北大学所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。这次是学习概率统计的第三篇文章，基于前两篇文章进行展开。在第一篇文章的概率论基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量
Datawhale·2020-07-06 14:39

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补上)。而今天的这篇内容是在概率论的基础上往前一步，属于数理统计的内容。
人工智能与算法学习·2020-07-06 02:50

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

Datawhale干货作者：吴忠强，Datawhale优秀学习者所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补上)。
文文学霸·2020-07-01 16:25

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：吴忠强，Datawhale优秀学习者所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的
Datawhale·2020-07-01 08:27

机器学习数学基础复习

高等数学1.导数定义：导数和微分的概念（1）或者：（2）2.左右导数导数的几何意义和物理意义函数在处的左、右导数分别定义为：左导数：右导数：3.函数的可导性与连续性之间的关系Th1:函数在处可微在处可导Th2:若函数在点处可导，则在点处连续，反之则不成立。即函数连续不一定可导。Th3:存在4.平面曲线的切线和法线切线方程:法线方程：5.四则运算法则设函数]在点可导则(1)(2)(3)6.基本导数与
喷气式蜗牛·2020-07-01 06:42

提升机器学习数学基础，这7本书一定要读-附pdf资源

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。来源|KDnuggets作者|AjitJaokar转自|新智元编辑|大明【编者按】机器学习和数据科学离不开数学，本文从数学基础的角度入手，推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物。相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助。大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上，实际上编程能力确实是机器
数智物语·2020-06-30 02:15

机器学习中的数学基础（1）——向量和范数

https://www.toutiao.com/i6668553958534939144/从今天开始，我将开设一个机器学习数学基础的系列。主要介绍机器学习中经常用到的那些数学知识，方便大家入门。
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:52

机器学习数学基础——概率论与贝叶斯先验

文章目录机器学习数学基础——概率论与贝叶斯先验一、引入二、概率公式三、分布(一)两点分布（离散的）（二）二项分布Bernoullidistribution（离散的）（三）考察Taylor展式（离散的）（
骑黑马的forever·2020-06-25 20:17

数学距离总结(机器学习数学基础)

在机器学习中，做分类时经常须要估算不相同本之间的类似性度量(SimilarityMeasurement)。这时通常採用的方法就是计算样本间的距离。采用什么样的方法计算距离是非常讲究。甚至关系到分类的正确与否。在这里首先要理解距离概念：闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)闵氏距离不是一种距离。而是一组距离的定义，下文说的几个距离都是属于闵可夫斯基距离的。(1)闵氏距离的定义两个n维变
StillEarly·2020-06-25 12:31

【本站作品】机器学习数学基础专辑

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风度78·2020-06-23 07:11

机器学习数学基础——线性代数

线性代数这一部分主要是对机器学习和深度学习用到的线性代数知识的总结，包括线性变换的物理意义与几何意义，直观的理解线性变换，以及特征值分解与奇异值分解的物理意义、几何意义，从信息的角度理解他们，最后，用线性代数实现PCA(从方差最大化角度)线性变换线性变换变换是向量的的运动，变换让向量从一个地方（对应输入向量），运动到了另一个地方（对应输出向量）。我们说将变换作用于某个空间，意思是将该变换应用于空间
愤怒的Tudou·2020-06-22 13:37

太赞了！有人把机器学习的数学基础整理成了专辑

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weixin_38753422·2020-06-21 12:27

机器学习数学基础——概率论篇

文章目录概率论篇前言算法对应的数学知识概率概率公式基本公式全概率公式贝叶斯公式概率分布两点分布二项分布泊松分布均匀分布指数分布正态分布总结统计期望方差标准差协方差大数定理中心极限定理矩参数估计矩估计法最大似然估计法似然函数的构造求解步骤参考资料概率论篇前言最近在尝试自学入门机器学习，有一点找不到方向，看了一点吴恩达的机器学习视频和周志华的西瓜书，但是对于里面的一些数学运算实在是很头疼，虽然当时数学
difendDF·2020-06-21 05:43

学习笔记（1):机器学习数学基础之凸优化视频教学-（1.2）机器学习中的优化问题及实例...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10053/221284?utm_source=blogtoeduAlexnet损失函数softmax
开心的笨小孩ljr·2020-06-17 19:47

机器学习一 ——机器学习概述

学习前的基本配置我的Python用的是Anaconda，因为其自带了很多的包，基本会使用到的都无需再自己去安装IDE使用的是Pycharm，具体piplist如下图所示2、学习笔记（1）机器学习概论机器学习一般流程：机器学习数学基础
xiaoAP·2020-04-05 17:00

【机器学习数学基础】Mathematics for Machine Learning 梳理+习题答案

最近在准备保研的同时，打算温习一些数学知识，并且为即将到来的研究生生活添砖加瓦。所以打算开一个专题来督促自己每天能持续地有所收获吧~教材选用：MathematicsforMachineLearning文章内容：梳理知识点内容、课后练习题答案【声明】博主知识水平有限，如有错误，还望指出改正，多谢！更新目录进度表（2020/4/2更新）：1.LinearAlgebra线性代数1.1SystemofLi
珍珠贝贝·2020-04-01 18:56

3.机器学习数学基础--线性代数与矩阵

线性代数与矩阵本文参考了目前网上诸多的机器学习数学复习讲义，取其精华，逐步深入，在帮助大家进行复习的同时，尽可能降低学习曲线。1.矩阵定义图片1.png2.行列式方阵的行列式m=n图片1.png3.代数余子式图片1.png4.伴随矩阵图片1.png5.范德蒙行列式Vandermonde图片1.png6.矩阵矩阵乘法图片1.png矩阵模型图片1.png图片1.png图片1.png图片1.png图片1
谈笑风生Smile·2020-03-14 02:24

机器学习入门——数学基础1

机器学习数学基础1.线性代数和微积分基础基础公式矩阵计算微分法则导数公式（1）向量向量的范数——具有“长度”概念的函数：1范数：每个维度的绝对值之和2范数：即向量的模无穷范数：各维度的最大值向量的点积：
amorfatilily·2020-02-24 12:26

1.机器学习数学基础--高等

高等数学基础本文参考了目前网上诸多的机器学习数学复习讲义，取其精华，逐步深入，在帮助大家进行复习的同时，尽可能降低学习曲线。概要极限定理夹逼定理积分微分基础(导数定义，常见函数求导，导数运算法则，复合函数求导)凹凸函数牛顿-莱布尼Taylor公式、Maclaurin公式方向导数和梯度Gamma函数Jensen不等式拉格朗日乘子法1.极限定理2.夹逼定理##6a600c338744ebf86edf8
谈笑风生Smile·2020-02-15 08:25

机器学习数学基础（二）概率论（上）

目录1.概率论基础2.统计量3.大数定律4.中心极限定理5.最大似然估计1.概率论基础1.1概率论基本概念1.1.1什么是概率表示事件发生可能大小的一个量叫做概率。1.1.2概率公式（1）条件概率公式P(A|B)称为事件B发生的情况下A发生的概率，计算公式如下：通常，条件概率P(A|B)和无条件概率P(A)是不同的。（2）全概率公式图片来自《概率论与数理统计（浙大第四版）》在很多实际问题中，往往不
xhades·2020-02-02 10:30

机器学习数学基础

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识（关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布）导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，知晓其前后发明历史由来），相信，每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史，因为，只有了解各个
长安醉灯赋·2020-01-09 23:00

机器学习数学基础(1)---导数优化问题

一、前言熟悉机器学习的童靴会发现，机器学习中许多算法都是如下思路：问题提出、建立损失函数（lossfunction）、求出最优解。最优解的求解过程，往往是个迭代过程，使损失函数达到最优（或一定阈值范围内）。这里列举几类机器学习常见优化问题：可见，最优化方法在机器学习中的重要地位。本文介绍几种常用的导数优化方法，希望对更加深入（ｃｕｉ）学（ｎｉｕ）习（ｂｉ）机器学习有所帮助。二、最优化问题及凸优化问
叶晓骏·2020-01-01 22:42

机器学习数学基础-1 方向导数与梯度 2018-04-22

不要问我为什么需要学习这个，哈哈哈。学习机器学习之前知道了这些，搞起来信手拈来，窗明几净。有人总是问这个细节~方向导数之前首先学一下偏导数。（1）偏导数（Link1）二元偏导数定义如下（二元就是两个未知数，偏导数指的就是某一个方向上的导数，下面讲解）二元偏导数定义什么是偏导数呢？对于二元偏导数，就有X方向的偏导数和Y方向的偏导数。X方向偏导数，也就是说这个函数Y不变，X变化对应的变化率。那么Y不变
BonGo_Robotics·2019-12-21 18:12

2019-02-25

@[TOC](2.25机器学习数学基础笔记之二)1.凸函数的判定（开口往上凸函数开口往下凹函数）!
13351·2019-12-16 20:12

机器学习数学基础

矩阵哈达马乘积image.png向量范数0范数向量a中非零的个数1范数向量a中所有元素绝对值之和2范数偶几里得范数p范数欧式距离生活中的“距离”曼哈顿距离两条向量中每个对应位置的元素之差的绝对值之和余弦距离image.png汉明距离两个等长度的字符串中位置相同但字符不同的位置个数
大学生产品笔记·2019-12-11 19:29

机器学习数学基础概念

导数定义几何意义反映的是函数y=f(x)在某一点沿着x轴正方向的变化率。物理意义表示函数在这一点（瞬时）的变化率偏导数涉及到多个自变量，对于两个自变量Z=f(x,y)则为一个三维空间。导数为平面，曲线上点的切线只有一条。对于曲面来说有无数条。一个多变量函数的偏导数是它关于其中一个变量的导数，而保持其他变量恒定。几何意义反映的是函数Z=f(x,y)在一个变量恒定的平面上沿着坐标轴正方向的变化率偏导数
麦穗儿·2019-11-02 00:25

转行人工智能，不得不温习的数学知识点

机器学习数学基础讲师：钱鸿肖鸿飞开课时间：2018.8.19每周六、日晚7-9点原价：1599早鸟价：1299（限前100位报名者）为什么开这门课？
人邮异步社区·2019-10-31 09:29

机器学习数学基础 - 线性代数

向量空间定义集和-具备某种特定性质的事物的总体,可有限,可无限,可以理解为某种相似数据的集成(如,整数集,实数集)空间-满足一定条件的集和向量-具备大小和方向的量向量空间-满足了加乘运算的集和例子较为常见的是n维空间,n表示空间的维度,当n=3的时候,可以理解为一个被取定了坐标系的三维空间空间内的每一个组都可以被一组实数列表来进行表示,列表中的每个点为该坐标轴上的投影向量的定义与运算定义向量-向量
羊驼之歌·2019-09-26 11:00

机器学习数学基础（1）一最优化方法

1.梯度下降法梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式。根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没有到达梯度为0的点处，每次迭代时函数值一定会下降。需要设置学习率为一个非常小的正数的原因是要保证迭代之后的xk+1位于迭代之前的值xk的邻域内，从而可以忽略泰勒展开中的高次项，保证迭代时函数值下降。梯度下降法只能保证找
LbinBB·2019-04-20 10:13

机器学习数学基础总结

目录线性代数一、基本知识概率论与随机过程一、概率与分布1.1条件概率与独立事件二、期望三、方差3.1方差3.2协方差与相关系数4.3中心极限定理五、不确定性来源六、常见概率分布6.1均匀分布6.2二项分布6.3.2多维正态分布6.4指数分布6.5拉普拉斯分布6.6狄拉克分布6.8混合概率分布八、测度论数值计算一、数值稳定性1.1近似误差1.2softmax函数二、Conditioning四、海森矩
郭耀华·2018-11-04 21:00

资料 | 机器学习数学基础教程【PDF下载】

《机器学习数学基础》由MarcPeterDeisenroth、AAldoFaisal和ChengSoonOng撰写，共381页。
机器学习算法与Python学习-公众号·2018-10-10 09:00

机器学习数学基础

数学基础本节总结了本书中涉及到的有关线性代数、微分和概率的基础知识。为避免赘述本书未涉及的数学背景知识，本节中的少数定义稍有简化。线性代数以下分别概括了向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值的概念。向量本书中的向量指的是列向量。一个维向量的表达式可写成其中是向量的元素。我们将各元素均为实数的维向量记作或。矩阵一个行列矩阵的表达式可写成其中是矩阵中第行第列的元素（）。我们将各元素均为实数的行列矩阵
UlissesJr·2018-09-05 10:34

机器学习数学基础------向量空间

最近开始学习人工智能，先从数学开始，把一些知识点记录下来。跟大家分享一下，主要是自己的理解跟思维方式。向量空间的定义:在由称为向量的元素构成的非空集合V中，若定义了加法和数乘运算，且对任意向量a,b,c及数k,l满足以下的8条性质:则称V为向量空间。前面4条对应加法运算，后面4条对应数乘运算。上面的8条性质可以用下面的一条性质来进行验证。只要满足上面的条件就是一个向量空间。下面举几个例子说明:对于
蓝天月影·2018-08-17 16:41

机器学习必备的数学基础有哪些？

嵌牛鼻子：机器学习数学基础嵌牛提问：你觉得机器
西柚气泡水·2018-06-26 08:51

掌握机器学习数学基础之概率统计

机器学习为什么要使用概率概率学派和贝叶斯学派何为随机变量和何又为概率分布？条件概率，联合概率和全概率公式：边缘概率独立性和条件独立性期望、方差、协方差和相关系数常用概率分布贝叶斯及其应用中心极限定理极大似然估计概率论中的独立同分布?机器下学习为什么要使用概率我们借助概率论来解释分析机器学习为什么是这样的，有什么依据，同时反过来借助概率论来推导出更多机器学习算法。很多人说机器学习是老中医，星座学，最
weixin_30256505·2018-05-04 07:00
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