深度学习基础——概率论

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度80%~100%）完结撒花

✨博主：命运之光专栏：离散数学考前复习（知识点+题）专栏：概率论期末速成（一套卷）专栏：数字电路考前复习博主的其他文章：点击进入博主的主页前言：身为大学生考前复习一定十分痛苦，你有没有过以下这些经历：1
命运之光·2023-06-18 21:09

数据库系统概述——第一章 绪论（知识点复习+练习题）

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命运之光·2023-06-18 21:39

人工智能与数学

在机器学习中，数学的概率论、线性代数、统计学等知识都扮演着重要的角色，它们被用于构建和优化模型，从而实现对数据的分析和预测。
人机与认知实验室·2023-06-18 15:33

大学课程期末不挂科，

高数，线代，概率论，材料力，四六级，学习资料，应有尽有想要的私聊啦图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App
驷狇·2023-06-18 14:27

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-06-18 02:52

大学生简历信息填写模板

知识结构：本学期主修课：商务谈判组织行为学调查统计学大学英语现代商业经济学体育经济文写作上学期成绩：商务公关概率论经济学计算机编程商品学保险学英语专业技能：先后自学并掌握了劳动
极客11·2023-06-18 00:12

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-06-17 10:37

机器学习与数据挖掘的学习路线图

https://my.oschina.net/siiiso/blog/810554正式学习之前，你所需要的预备知识（主要是数学）应该包括：微积分（偏导数、梯度等等）、概率论与数理统计（例如极大似然估计、
thousand_·2023-06-17 04:36

t分布95%的置信度，相关系数是多少的问题

在概率论和统计学中，t-分布（t-distribution）用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知（例如在样本数量足够多时），则应该用正态分布来估计总体均值。
小桥流水---人工智能·2023-06-17 02:38

概率论期末救急 重点提醒

一维离散型随机变量及其分布已知概率密度，求分布函数已知密度函数正态分布标准化一维随机变量函数的分布1.先求分布函数，再求导得到密度函数已知X的概率密度，Y=g（x），求Y的分布函数或概率密度第二题第三题二维离散型随机变量边缘分布函数第二题二维离散型随机变量及其分布二维连续型随机变量第二题第三题常见的两个二维连续型随机变量二维正态分布两个随机变量的函数分布已知x、y的密度函数，求z=x+y的密度函数
O丶ne丨柒夜·2023-06-17 02:33

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度70%）

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命运之光·2023-06-17 00:24

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度60%）

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命运之光·2023-06-17 00:21

【深度学习基础知识 - 06】inception的提出背景和主要特点

inception的提出背景inception最早是Google在2014年在GoogLeNet中提出的，在2014年业界的共识是增加模型的参数量可以提高模型精度，那时业界远没触碰到模型复杂度的瓶颈，学者都是通过增加网络深度来堆叠参数的，而google则是通过增加网络的宽度来堆叠参数。inception的主要特点它的主要特征就是将常用的卷积核：1x1、3x3、5x5和池化操作堆叠在一起，这样让模型
雁宇up·2023-06-16 21:02

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度30%）

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命运之光·2023-06-16 21:20

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度50%）

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命运之光·2023-06-16 21:20

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度20%）

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命运之光·2023-06-16 21:19

离散数学题目收集整理练习（期末过关进度40%）

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命运之光·2023-06-16 21:18

程序员版的《后来的我们》，结局竟是……

01十年前，程然报考软件工程，当时看到专业课要学有高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、算法分析、面向对象程序设计、数据库原理、计算机组成原理、汇编语言程序设计
程序员1024故事集·2023-06-16 18:59

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-06-16 17:58

如何理解概率论中的“矩”？

----阿基米德对比物理的力矩，你会发现，概率论中的“矩”真的是很有启发性的一个词。
马同学图解数学·2023-06-16 14:13

参数估计（点估计和区间估计）

传送门：如何理解概率论中的“矩”？
Uncertainty!!·2023-06-16 14:10

参数估计和假设检验的区别与联系

1.1联系参数估计和假设检验是推断统计的两个组成部分，它们都是根据样本信息对总体的数量特征进行推断下图来自《统计学图鉴》参数估计和假设检验都是以抽样分布为理论依据，建立在概率论基础之上的统计推断三大抽样分布
Uncertainty!!·2023-06-16 14:40

概率论：方差、标准差、协方差、皮尔逊相关系数、线性相关

方差和标准差：一个随机变量，的值的变化程度可以用方差计算：；其中是期望。另外一种等价表达式：其中为均值，N为总体例数我们举个例子：服从均一分布，取值为0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，每种值的概率是20%，可算出期望是0.3，那么方差就是：标准差是方差的平方根，随机变量的标准差是此处为了方便，计算方差和标准差时，分母是N，计算的是总体方差和总体标准差。（在实际应用中，因为样本是抽样样本，计算
大豆木南·2023-06-16 14:08

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、）

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）人工智能领域：面试常见问题1.深度学习基础为什么归一化能够提高求解最优解的速度
·2023-06-16 14:29

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、）

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）人工智能领域：面试常见问题1.深度学习基础为什么归一化能够提高求解最优解的速度
·2023-06-16 14:26

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）

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汀、人工智能·2023-06-16 11:33

概率论与数理统计-第二章

第二章随机变量：定义：设Ω为随机试验E的样本空间，若对于样本空间Ω中的每一个样本点ω，都有唯一确定的实数X(ω)与其对应，称X(ω)为随机变量，简记为X说明：随机实验的每一个结果都有唯一确定的实数X与其相对应，称X为随机变量随机变量通常用大写英文字母X,Y,Z表示随机变量的取值则用相应的小写英文字母x,y,z表示随机变量可分为两类，离散型和非离散型，非离散型主要是连续型离散型随机变量:定义：随机变
举目沧桑·2023-06-16 00:16

黄金时代 —— 深度学习（基础/补充）

文章目录优化梯度下降AdamW前置博客-深度学习基础优化梯度下降AdamWAdam+weightdecateAdamw即Adam+weightdecate，效果与Adam+L2正则化相同，但是计算效率更高
人生简洁之道·2023-06-15 07:47

概率统计与计算机技术的联系及在生活当中的应用研究

title:概率统计与计算机技术的联系及在生活当中的应用研究date:2023-05-1611:42:26tags:题目：概率统计与计算机技术的联系及在生活当中的应用研究摘要概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科
Fars·2023-06-14 13:51

“我还在等你，做我的女朋友。”

本文转载自概率论亲爱的未来女友：你好啊。说起来有点不好意思，每次写下“未来女友”这四个字，我就忍不住笑得像个傻子。对了，之前给你寄了封信，你收到了吗？真想看一看，你读信时是怎样的表情啊。会很惊讶吗？
还没谢顶的90后程序猿·2023-06-14 01:39

【小呆的概率论学习笔记】正态分布的代数运算

文章目录1.正态分布简介1.正态分布的数字特征2.正态分布的代数运算a.单随机变量的代数运算b.两个正态分布随机变量的和c.多个正态分布随机变量的线性组合1.正态分布简介正态分布应该是概率论和数理统计中最重要的一类概率分布
努力的骆驼·2023-06-13 06:41

算法模板（5）：数学（1）：数学知识（2）combination

排列组合与古典概率论关系密切。在高中初等数学中，排列组合多是利用列表、枚举等方法解题。加法&乘法原理加法原理完成一个工程可以有nnn类办法，ai(1≤i≤n)a_i(1\lei\len)a
zhezhidashi·2023-06-12 06:46

怎么用数学的思维来让人生更精准

学习了4个临界知识的运用，分别是，复利思想，概率论，黄金思维图，系统思考！今天讲到的是复利公式，复利公
宇宙公民熙媛·2023-06-12 04:37

【量化】朴素贝叶斯分类股票预测

但贝叶斯的思路大大改变了概率论的发展，成为重要的一个分支。
坐怀不乱_d4bd·2023-06-12 00:17

统计学、机器学习、数据挖掘、深度学习的关系

2、机器学习定义：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
mxrone·2023-06-11 23:34

数据分析入门知识

数据分析理论基础概率论、数理统计、数据挖掘数据分析常用工具sql语言、execl、sas、spss、python等等数据分析六部曲明确目的--->数据收集---->数据处理（清洗、转换
正在学习数据撒分析的小白·2023-06-10 19:33

机器学习算法系列（六）-- 朴素贝叶斯

算法基础概率论基础条件概率事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率，称为事件A在给定事件B的条件概率，表示为P(A|B)P（A∣B）=P(A∣B)P(
不卷的三明治·2023-06-10 13:08

《动手学深度学习》学习笔记(三)

第三章深度学习基础一、线性回归模型：基于输入计算输出的表达式。训练模型：通过数据来寻找特定的模型参数值，使模型在数据上的误差尽可能小的过程。找到表达式的参数w1和w2以及b。
xiaoyaolangwj·2023-06-10 08:51

【数学基础】应用数理统计知识点

1.基本概念1.1研究随机现象的工具研究随机现象的工具{概率论：X∼F(x;θ)⇒{概率分布函数分布律或者密度函数期望或者方差…数理统计：X1X2⋮Xn}⇒X∼F(x;θ)研究随机现象的工具\begin
zadarmo_·2023-06-10 06:07

概率论：假设检验

参考书目：《行为科学统计精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷维特1、假设检验预备知识Z分位数样本均值的分布标准误参考：概率论：样本与总体分布，Z分数与概率_格勒王的博客-CSDN博客如何理解样本和整体的关系
老萌同学·2023-06-10 05:14

概率论：t检验

参考书目：《行为科学统计精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷维特回顾知识点：假设检验假设检验的问题Z分数假设检验需要知道总体方差，但是现实情况下总体方差很难得到，t检验就是指用样本方差代替总体方差进行假设检验的方法对比Z分数和T统计量Z分数T统计量对比T统计量和Z分数可以发现，T统计量多了一个自由度的概念，因为用样本来近似代表整体，那么样本量大小必然会被考虑在公式中，样本量越大，自由度越高T分
老萌同学·2023-06-10 05:14

第一章 统计机器学习及监督学习概论（一）

统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科统计学习的目的是对数据进行预测与分析统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析统计学习是概率论
Peter_Haoran·2023-06-10 02:58

【人工智能】— 贝叶斯网络、概率图模型、全局语义、因果链、朴素贝叶斯模型、枚举推理、变量消元

【人工智能】—贝叶斯网络频率学派vs.贝叶斯学派贝叶斯学派Probability（概率）:独立性/条件独立性：ProbabilityTheory（概率论）:Graphicalmodels（概率图模型）什么是图模型
之墨_·2023-06-09 23:32

python贝叶斯模型_从零开始学Python--朴素贝叶斯模型（理论部分）

原标题：从零开始学Python--朴素贝叶斯模型(理论部分)【知识铺垫】在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前，先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式：如上等式为条件概率的计算公式，表示在已知事件
好优X·2023-06-09 18:45

Augmented Language Models（增强语言模型）

AugmentedLanguageModels:ASurvey先上地址：https://arxiv.org/pdf/2302.07842.pdf概率论难以支撑通用人工智能技术的诞生。
上杉翔二·2023-06-09 17:14

刘嘉概率论22讲《二随机：随机性不等于不确定

概率论解决问题的思路，就是把局部的随机性转变为整体的确定性。问题来了，到底什么是随机。
阿木魔法学院·2023-06-09 14:28

使用 C 语言验证非均匀概率的离散事件在样本数量足够大时，符合正态分布曲线（通过生成一个PPM格式的图像）

我就想自己试试看是不是这种情况，因为我觉得中心极限定理和正态分布是一个概率论中很神奇的一部分。本文使用骰子点数当作离散型事件，求点数之和的概率。
zhonguncle·2023-06-09 10:58

概率论中 PDF,PMF,CDF的含义

概率论中PDF,PMF,CDF的含义在概率论中，我们经常能碰到这样几个概念PDF,PMF,CDF，这里就简单介绍一下PDF：概率密度函数（probabilitydensityfunction）,在数学中
Mr Gao·2023-06-09 06:36

深度学习基础系列：AlexNet

深度学习基础系列：AlexNet本文用keras实现AlexNet网络,用于猫狗分类项目，没有使用数据增强参考资料代码参考地址：https://github.com/ShuaiGuo95/DeepLearning
zsddragon·2023-06-09 03:05

贝叶斯统计中的边缘分布

概率论与数理统计中的边缘分布假设有二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)具有分布函数F(x,y)F(x,y)F(x,y)，其中X,YX,YX,Y都是随机变量，也有各自的分布函数，将它们各自的分布函数分别记为
huhubbdd·2023-06-08 14:11
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