概率统计

AI大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够！

概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
AI大模型-大飞·2025-06-23 06:10

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理
猫头虎技术团队·2025-06-20 12:56

Python概率论

在Python中，有很多强大的概率统计库可以帮助我们进行概率计算和数据分析，比如NumPy、SciPy和Pandas等库。下面我将为您介绍一些基本的概率概念以及如何在Python中实现它们。
麻辣小兔喵·2025-06-10 02:08

人工智能学习进阶之路

，分5个阶段循序渐进，建议学习周期1.5-2年：一、筑基阶段（3-6个月）数学基础线性代数：矩阵运算（推荐《LinearAlgebraDoneRight》）微积分：偏导数/梯度（MIT18.01课程）概率统计
lumutong·2025-06-03 08:39

我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线

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大模型老炮·2025-06-02 19:55

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AGI大模型学习·2025-06-02 18:49

神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型 学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）

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程序员辣条·2025-06-02 17:45

学习大模型路线图：从菜鸟到造物主的通关秘籍

第一关：筑基期——数学与代码的“扎马步”目标：用30天打造AI思维的基础骨骼核心装备：-数学三件套：-线性代数：矩阵是AI的乐高积木（重点：矩阵乘法、特征值）-概率统计：让AI学会“赌概率”（贝叶斯定理
天学林总·2025-05-25 19:18

计算机模拟和建模仿真算法

蒙特卡罗方法也称统计模拟方法，是以概率统计理论为指导的数值计算方法。随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。
hdpai2018·2025-05-15 07:23

机器学习第七讲：概率统计 → 预测可能性，下雨概率70%就是典型应用

机器学习第七讲：概率统计→预测可能性，下雨概率70%就是典型应用资料取自《零基础学机器学习》。
·2025-05-13 00:58

AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径

学习阶段：（1）基础数学：线性代数、概率统计、微积分（适度）（2）ML基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用scikit-learn）（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程（4）无监督学习：
星火撩猿·2025-05-10 19:04

什么是先验？（CVPR25）Detail-Preserving Latent Diffusion for Stable Shadow Removal论文阅读

在概率统计与机器学习（尤其是贝叶斯方法）中，“先验”通常指先验分布（priordistribution）——在看到数据之前，我们对某个随机变量（参数、潜变量、预测结果等）所持有的信念或假设，用概率分布来刻画
hwg985·2025-05-09 04:43

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

一、构建人工智能认知框架（一）基础学科筑基数学核心能力线性代数：掌握矩阵运算（张量分解在推荐系统的应用）与特征值分析（PCA降维原理）概率统计：贝叶斯网络在医疗诊断中的应用，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论
小李独爱秋·2025-04-26 18:49

基础知识-线性代数、高数

根据前辈推荐的学习安排，我通过速成课程回顾了线性代数和高数的知识，概率统计在考研中没有涉及暂时比较不熟悉。
倚天仗剑走天涯·2025-04-20 20:04

人工智能学习框架全解析：从零到大师的进阶之路

一、人工智能的学习框架学习AI可以从以下四个关键阶段入手：基础入门：数学与编程基础，掌握AI核心概念线性代数、概率统计、微积分Python编程（Numpy、Pand
非著名架构师·2025-04-20 09:54

AI工程师成长指南：从入门到精通的完整路线图

概率统计：贝叶斯推断、假设检验为模型评
赛博AI Lewis·2025-04-09 06:19

大模型学习路线（2025最新）年薪800K程序员分享给你，存一下吧很难找全的！

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AI大模型-王哥·2025-04-01 17:19

青少年编程与数学 02-013 初中数学知识点 07课题、专业相关性分析

一、统计与概率统计与概率是初中数学的重要分支
明月看潮生·2025-03-30 09:13

2025年大模型学习路线：神仙级教程无私分享，助你成为AI领域高手！大模型学习路线就看这一篇就够了！

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大模型入门教程·2025-03-29 21:32

Deepseek给遥感人的学习与职业发展建议

数学工具矩阵运算（影像处理核心）、傅里叶变换（SAR处理）、概率统计（分类算法）；掌握数值分析、最优化理论（用于反演算法）；实践推荐：用Python实
Python与遥感·2025-03-28 05:47

使用 Math.NET 进行数值计算的指南

Math.NETNumerics作为.NET平台上的一款强大而全面的数值计算库，提供了包括线性代数、概率统计、信
墨瑾轩·2025-03-13 18:40

00计算机视觉学习内容

计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

01 目录-具身智能学习规划

以下是具身智能学习规划的框架：一、基础理论储备数学与编程基础数学：概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何（运动规划）。编程：Python（主流工具链）、C
天机️灵韵·2025-02-26 12:48

初学者推荐学习AI的路径

以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库
ProgramHan·2025-02-25 09:05

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言
CarlowZJ·2025-02-22 09:14

人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论

即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。
Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 18:18

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

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

数学与机器学习：共舞于智能时代的双璧

无论是线性代数、概率统计，还是微积分、最优
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-29 03:18

2.1概率统计的世界

欢迎来到概率统计的世界！在量化交易中，概率统计是至关重要的工具。通过理解概率，我们可以用数学的方法来描述市场行为，预测未来走势，并制定交易策略。
极客探索者·2024-08-31 10:40

深度学习应该如何入门？

首先，我们要掌握一些数学知识，如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外，选择一门编程语言作为工具，如Python，掌握其基本语法和常用库的使用。
wypdao·2024-03-09 11:38

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。
ABEL in China·2024-02-20 00:43

均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义

在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
拾穗哥·2024-02-19 16:06

发家致富的秘密（83）

生活是概率统计，漏网之鱼不过是传奇，是奇迹。我们35岁做什么，我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了，便不要变。不要以为人生很长。从大学出来，我们不是22便是23。
c0e1a742c261·2024-02-19 15:24

8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）

1、贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法
UP Lee·2024-02-14 13:32

这才是心理学

曾极力向身边的人推荐学习概率统计方面的知识，尽管人们都“嗤之以鼻”，而我认为世界是被概率统治的，最终被揭示的行为规律通常都是一种概率关系。
JeetChan·2024-02-14 05:43

LogLogCounting 基数估计算法

介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。
芒果菠萝蛋炒饭·2024-02-13 14:19

基于第一性原理投资

比如熵法则，量子原理，概率统计框架，等。不过从实际效果来看，2013起步的丹华资本，业绩很差。基本上成了反面案例。
曹博士·2024-02-10 17:24

概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析

1.数理统计的基本概念总体：研究对象的全体（X）个体：组成总体的每个基本单元样本：从总体中抽取的一部分个体（）简单随机样本：具有随机性和独立性的样本，即样本相互独立具有同一分布样本的两重性：抽样前是随机变量，抽样后是具体的数统计量：样本的函数，不含有任何未知参数抽样分布：统计量的分布2.常用的统计量样本均值：用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差：用来估计总体方差和对有关总体方差的
xtsqmx·2024-02-10 03:02

DataWhale概率统计4——方差分析

6.方差分析6.1概要方差分析（Analysisofvariance,ANOVA）主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否显著，用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是由罗纳德·费雪爵士发
摩卡Daddy·2024-02-09 11:33

《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》（四）

首先看技术的理解：从自动驾驶人工智能所赖以实现的技术来看，所谓具有深度自主学习能力的人工智能其本质上是依靠大数据、概率统计以及日益增长的运算能力实现对驾驶行为及其规律的重复性归纳，但并不能完全揭示其本质或内在规律
刘东利2020·2024-02-08 05:50

人工智能之大数定理和中心极限定理

大数定律大数定律：是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律，由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。
WEL测试·2024-02-07 09:28

DAY 25 《你能准确的预测股价嘛》

换句话说，预测的准确率永远无法超过50%，这在概率统计学上没有意义。当一件事情发生的概率在50%以上，哪怕是51%，我们就要努力，甚至要赌，因为哪怕是这一次输了，从长期看，你一定会赢。
Ciel天·2024-02-05 16:15

机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。
坠金·2024-01-31 12:10

深度学习如何入门？

一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念，如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉，可以通过在线课程、教科书和教程来学习
清水白石008·2024-01-28 00:05

读过的书单

读万卷书行万里路2017-今天读过的书单写出来给大家参考下工欲善其事,必先利其器我是一个php程序员鸟哥的linux私房菜基础篇服务器架构篇日本结城浩著程序员的数学1程序员的数学2概率统计程序员的数学3
竭尽全力才能成功·2024-01-26 03:27

贝叶斯估计：Cramér-Rao下界和Fisher信息

在概率统计和信息理论领域，Cramér-Rao下界（Cramér-RaoBound）和Fisher信息（FisherInformation）是两个重要而密切相关的概念。
DoYoungExplorer·2024-01-24 14:45

多元高斯分布：条件分布推导

在概率统计学中，多元高斯分布是一种非常重要的分布，其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下，多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。
DoYoungExplorer·2024-01-24 09:22

机器学习周刊第五期：一个离谱的数据可视化Python库、可交互式动画学概率统计、机器学习最全文档、快速部署机器学习应用的开源项目、Redis 之父的最新文章

大家好，欢迎收看第五期机器学习周刊本期介绍7个内容，涉及Python、概率统计、机器学习、大模型等,目录如下：一个离谱的Python库看见概率，看见统计2024机器学习最强文档Gradio顶级程序员如何使用
机器学习算法与Python实战·2024-01-20 04:00
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