9.1-数学基础第23页

数理天地杂志数理天地杂志社数理天地编辑部2022年第15期目录

数理天地杂志数理天地杂志社数理天地编辑部2022年第15期目录数学基础精讲从解答习题到解决问题刘族刚;葛红艳;2-3多面体中截面问题的探究郑灿基;4-7从自变量的变化特征看抽象函数性质张静元;8-11数学中的思想和方法用

QQ992832970·2022-11-30 05:14

【高等数学基础进阶】函数、极限、连续-补充+练习 & 导数与微分-练习

文章目录函数、极限、连续极限的存在准则补充利用有理运算法则和泰勒公式求极限无穷小量阶的比较判断间断点的类型导数与微分导数定义函数、极限、连续极限的存在准则补充例1：极限lim⁡x→∞x2+1x=()\lim\limits_{x\to\infty}\frac{\sqrt{x^{2}+1}}{x}=()x→∞limxx2+1=()lim⁡x→−∞x2+1x=−1,lim⁡x→+∞x2+1x=1\lim

烧灯续昼2002·2022-11-29 23:35

人工智能与算法学习暑期总结

基础知识AI|优化背后的数学基础机器学习中算法与模型的区别基于Python的11种经典数据降维算法快速入门数据结构和算法一文搞懂转置卷积（反卷积）深度学习21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习

人工智能与算法学习·2022-11-29 19:51

向量内积几何意义与python实现、应用

矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一,此方法还被用于动画渲染。向量夹角大小判别其计算结果等于u的模长（大小）、v的模长（大小）、u,v夹角的余弦。在u,v非零的前提下,点积如果为负

cnjs1994·2022-11-29 18:25

程序员的必备基础

1、掌握数据及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算，以及相关的应用数学基础知识；2、理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标；3、掌握操作系统、程序设计语言的基础知识；4、熟练掌握计算机常用办公软件的基本操作方法

荣华富贵8·2022-11-29 16:21

PyTorch学习笔记——PyTorch模块和基础实战

文章目录前言一、pytorch基础知识2.1、张量代码演示2.2自动求导PyTorch实现模拟训练Tensor数据结构是实现自动求导的基础自动求导——数学基础代码展示2.3并行计算怎么并行？

但愿此生，从未邂逅·2022-11-29 16:51

AI数学基础

importmathasmimportnumpyasnpm.ceil(4.1)5m.ceil(4.99)5a=4.1b=4.99m.floor(a)4#rediustodegressm.degrees(2*m.pi)360.0m.radians(360)6.283185307179586m.exp(1)2.718281828459045m.fabs(-0.1)0.1m.factorial(4)24

huberd·2022-11-29 16:48

突破理论直击AI产业应用，3天带你玩转深度学习产业应用落地

借助这个项目，不需要你有深厚的数学基础，不需要你是算法大牛，只要你会用Python就可以快速开发AI算法，实现产业智能化升级的想法。AI学习路程不必再“从入门到放弃”、“从理论到躺平”啦！

飞桨PaddlePaddle·2022-11-29 05:13

学习人工智能需要哪些必备基础

对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？

OH,CGWLMXUP·2022-11-28 19:34

吐血整理-人工智能必备数学基础（五）

导读：数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。

AI引路星·2022-11-28 18:48

人工智能必备数学基础（一）

导读：数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上。

AI每天一点点·2022-11-28 18:18

吐血整理—人工智能必备数学基础（四）

导读：数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。

AI引路星·2022-11-28 18:18

python人工智能什么人可以学_本科想学习人工智能方向，需要学习python的什么方向？...

学习方向主要分为4个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。1、数学基础在机器学习算法中，涉及到最为重要的数学基本知识有两个：线性代数和概率论。

weixin_39624733·2022-11-28 14:58

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，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每

智元元·2022-11-28 13:39

机器学习数学基础

目录1线性代数1.1矩阵定义1.2矩阵中的概念1.2.1向量1.3矩阵的运算1.4矩阵的转置1.5矩阵的逆2微积分2.1导数的定义2.2偏导数2.3方向导数2.4梯度2.5凸函数和凹函数3概率统计3.1常用统计变量3.1.1数学期望和大数定律3.1.2协方差3.1.3相关系数3.2常见概率分布3.3重要概率公式1线性代数导语:这些只是很基础的大学数学课本中的知识,如果考研的话,似乎看完这些也只是个

赵广陆·2022-11-28 13:31

机器学习中的数学基础（三）：随机变量

机器学习中的数学基础（三）：随机变量3随机变量3.1离散型随机变量3.2连续型随机变量3.3简单随机抽样3.4似然函数3.5极大似然估计在看西瓜书的时候有些地方的数学推导（尤其是概率论的似然、各种分布）

三耳01·2022-11-28 13:58

一维有限元法matlab,有限元matlab研究.ppt

有限元方法是这一种系统的数值方法，并奠定其数学基础，是在60年代中期以冯康先生为代表的中国学者与西方学者独立并行完成的。

星光心理工作室·2022-11-28 10:11

《R的极客理想——高级开发篇 A》一一1.5　R语言的导数计算

引言高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。我在学习高数的时候绞尽脑汁，但始终都不知道为何而学，生活和工作基本用不到，就算是在计算机行业和金融行业，能直

weixin_34208185·2022-11-28 00:32

R语言的导数计算（转）

转自：http://blog.fens.me/r-math-derivative/前言高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。

weixin_34268753·2022-11-28 00:32

【高等数学基础进阶】导数与微分

文章目录一、导数与微分的概念1.导数的概念2.微分的概念3.导数与微分的几何意义4.连续可导可微之间的关系二、导数公式及求导法则1.基本初等函数的导数公式2.求导法则有理运算法则复合函数求导法隐函数求导法反函数的导数参数方程求导法对数求导法三、高阶导数常考题型与经典例题导数定义复合函数、隐函数、参数方程求导高阶导数导数应用相关变化率一、导数与微分的概念1.导数的概念定义1（导数）f′(x0)=li

烧灯续昼2002·2022-11-28 00:56

机器学习-数学基础回顾.pptx

机器学习的基础是数学，数学基础决定了机器学习从业人员的上限，想要学好机器学习，就必须学好数学。

风度78·2022-11-27 18:17

矩阵论体系简单梳理

摘要矩阵理论作为一门应用广泛的数学基础课程，在很多行业、专业都有着重要的实用价值。所以对于这样的基础学科有必要进行系统学习，并应该掌握必要的应用方法。

友人圣桑·2022-11-27 15:36

线性代数（4）—— 向量与向量组的线性相关性

参考：张宇高等数学基础30讲文章目录1.引入2.向量的概念和运算3.向量组的线性表出与线性相关3.1基础概念3.2线性相关、线性无关的进一步说明4.判别线性相关性的七大定理4.1定理14.2定理24.3

云端FFF·2022-11-27 11:30

AI笔记: 数学基础之向量组的线性表示与线性相关

向量组向量组：有限个相同维度的行向量或列向量组合成的一个集合就叫做向量组A如果是行向量，那么表示为：A=(a1⃗a2⃗a3⃗⋮an⃗⋮)A=\left(\begin{array}{cccc}\vec{a_1}\\\vec{a_2}\\\vec{a_3}\\\vdots\\\vec{a_n}\\\vdots\\\end{array}\right)A=⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎛a1a2a3⋮an⋮⎠⎟⎟⎟⎟

Johnny丶me·2022-11-27 11:51

AI笔记: 数学基础之特征值与特征向量

特征值和特征向量A为n阶矩阵，若数λ\lambdaλ和n维非0列向量x满足Ax=λxAx=\lambdaxAx=λx,那么数λ\lambdaλ称为A的特征值，x称为A的对应于特征值λ\lambdaλ的特征向量。并且∣λE−A∣|\lambdaE-A|∣λE−A∣叫做A的特征多项式。当特征多项式等于0的时候，称为A的特征方程，特征方程是一个齐次线性方程组，求解特征值的过程其实就是求解特征方程的解。A

Johnny丶me·2022-11-27 11:51

（人工智能的数学基础）第一章特征向量与矩阵分析——第一节：向量、向量空间和线性相关性

文章目录一：标量和向量（1）基本概念（2）坐标系中的向量表示二：向量运算（1）加减与数乘（2）向量内积A：为什么需要向量内积B：向量内积C：柯西-施瓦茨不等式（3）线性组合三：基向量和向量空间（线性空间）（1）基向量（2）向量张成的空间（3）特征向量与特征空间五：向量线性相关性（1）数学角度解释（2）空间角度解释一：标量和向量（1）基本概念标量：由单一数值构成的对待研究对象的量化评价，标量的定义与

我擦我擦·2022-11-27 10:19

数学基础知识：数据统计

前言图像处理过程中不可避免涉及到很多数学知识，边学习边记录数据统计一、集中趋势算术平均数：u=(x1+x2+...Xn)/n加权平均数：u=(x1*w1+x2*w2+...Xn*wn)/(w1+w2+...+wn)几何平均数：对各变量值的连乘积开项数次方根，通常用于连乘关系的比率u=（x1*x2*...*xn）的开n次方根注：调和平均数≤几何平均数≤算术平均数≤平方平均数1/((1/a+1/b)/

Liam-图像爱好者·2022-11-27 10:58

机器学习中的数学基础（二）

机器学习中的数学基础（二）2线代2.1矩阵2.2矩阵的秩2.3内积与正交2.4特征值与特征向量2.5SVD矩阵分解2.5.1要解决的问题2.5.2基变换2.5.3特征值分解2.5.4奇异值分解（SVD）

三耳01·2022-11-27 07:28

程序员的数学笔记

有初中数学基础就可以理解。我数学差，还是带来一些思想上的更新。按照章节总结如下：0计数系统引入0，可以用来进行占位和统一标准，简化规则。

gongqingkui·2022-11-26 21:56

视觉数学基础——线代

weixin_30726161·2022-11-26 21:53

Python深度学习（神经网络的数学基础）----学习笔记（三）

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络需要解决的问题：将手写数字的灰度图像（28像素x28像素）划分到10个类别中（0~9）。

呆萌的小透明·2022-11-26 18:14

压缩感知算法

【压缩感知合集9】压缩感知的OMP算法（算法步骤分析、举例分析、说明总结和缺陷）_呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_压缩感知omp压缩感知--数学基础_mrlonely001的博客-CSDN博客压缩感知学习总结及

ぁず·2022-11-26 15:21

机器学习数学基础之统计篇——概率论（python版）

水龙吟唱·2022-11-26 09:22

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（五）线性方程组

求解线性方程组也算是考研中的必备技能了，它往往出现在大题的第一问。【注】本篇需要一些线性代数基础1.首先我们来解决r=n的情况#线性方程组importnumpyasnpfromscipyimportlinalg#定义A矩阵A=np.array([[1,2,3],[1,3,5],[1,2,1]])#定义bb=np.array([4,6,5])x=linalg.solve(A,b)print(x)使用

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05

机器学习（基于python数学基础）——概率统计篇（一）全概率与贝叶斯公式

【注】学习本篇前最好一定的数学基础，即学习过概率论与数理统计这个问题是求全概率的，在这里我们给它加上一问求：取得正品且是甲厂生产的概率。

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（一）

本篇为向量基本操作，主要介绍行向量，列向量，加法，数乘，内外积使用的库：numpy操作平台：pycharm1.构造一个向量importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3,4]])如此我们构造了一个向量a，但要注意的是这里的a是一个行向量，如果想要的是一个列向量，秩序转置即可。importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3,4]])print(a)print(

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:35

李宏毅机器学习课程自测练习题

暂停更新LastModified2022.1.7Fri22:27目录(计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

为什么数据增强能防止过拟合：以曲线拟合为例

文章目录本文档暂未完成多项式+最小二乘法做曲线拟合的数学基础程序解释训练和测试数据使用原始训练数据做曲线拟合过拟合现象的loss表现数据增强使用增强后的数据做曲线拟合数据增强后的loss表现本文档暂未完成多项式

拜阳·2022-11-25 20:42

形式化方法综述

,詹乃军,冯新宇,刘志明.形式化方法概貌.软件学报,2019,30(1):3361.http://www.jos.org.cn/1000-9825/5652.htm形式化方法定义形式化方法是基于严格数学基础

ajwlforever·2022-11-25 18:25

面试必备！卖萌屋算法工程师思维导图—统计机器学习篇

该手册一共分为数据结构与算法、数学基础、统计机器学习和深度学习四个部分。

夕小瑶·2022-11-25 17:05

机器学习数学基础——群论

群论的定义对于群论是什么，这里引用百度百科中的一段介绍：群论，是数学概念。在数学和抽象代数中，群论研究名为群的代数结构。群在抽象代数中具有基本的重要地位：许多代数结构，包括环、域和模等可以看作是在群的基础上添加新的运算和公理而形成的。群的概念在数学的许多分支都有出现，而且群论的研究方法也对抽象代数的其它分支有重要影响对于我本人而言，看完这段描述依然很懵，有一种听君一席话，如听一席话的感觉，压根还是

二十米·2022-11-25 12:49

ORB-SLAM2 ---- computeOrbDescriptor函数

2.函数解析2.1数学基础点v绕原点旋转θ角，得到点v’，假设v点的坐标是(x,y)，那么可以推导得到v’点的坐标（x’,y’)计算描述子时要考虑旋转不变性：比如同一幅图像在不同事件光照效果不同可能英雄特征点的提取

Courage2022·2022-11-25 08:40

深度学习数学基础 -矩阵和线性代数矩阵

二、矩阵矩阵：即描述线性代数中关系的参，是一个变换矩阵：即描述线性代数中关系的参，是一个变换可以将一些向量转换为另。初等代数中，y=ax表示的是x到y的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中a是描述这是描述这中关系的参数。线性代数中，Y=AX表示的是向量X和Y的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中的一种映射关系，其中A是描矩阵的直观表示状态转移模型（讲完概

Mr Robot·2022-11-24 23:14

matlab 朴素贝叶斯模型代码及其案例

简介朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

foddcusL·2022-11-24 22:38

人工智能门槛太高？用这个框架轻松入门深度学习！

有人说，我知道深度学习需要很强的数学基础，我必须要先去学扎实数学，然后再开始深度学习。同学，数分高代常微分数值分析复

实验楼v·2022-11-24 18:48

【深度学习】基础知识--CNN:图像分类（上）

继上次推出了算法工程师必备的数学基础后，小编继续整理了必要的机器学习知识，全部以干货的内容呈现，哪里不会学哪里，老板再也不用担心你的基础问题!

风度78·2022-11-24 18:28

吃瓜教程task01（爆肝且未完成版--我觉得有后续版）

让机器变得像人一样有智慧的学科机器学习：让计算机像人一样从数据中学习出规律的算法深度学习：神经网络类的机器学习算法AI领域CV：视觉能力NLP：语言能力RS（推荐系统）：喜好南瓜书定位辅助西瓜书，公式推导zy基础班--补数学基础课程使用西瓜

Potato_zhang·2022-11-24 15:30

模糊控制（一）模糊控制简介及数学基础

模糊控制（一）模糊控制简介及数学基础模糊集合、隶属度、模糊推理O、概念一些概念在特定的场合有一定的外延，如国家、货币、法定年龄等，对于这些明确的概念，在数学中常用经典集合来描述；还有一些概念在一些场合没有明确的外延

食叶春蚕·2022-11-24 01:12

模糊控制数学基础（模糊推理）

模糊推理1.概括其主要内容为2模糊推理基础2.1模糊关系2.1.1模糊关系及模糊关系矩阵（1）将论域U与V的直积UXV中每一个元素赋予一个隶属度，就可得到U与V间的一个模糊关系，记为R.隶属度记为。（2）模糊关系的表示2.1.2模糊关系矩阵运算及合成2.2语言变量2.2.1概念2.2.2语气算子2.2.3模糊数3模糊推理规则4模糊推理合成

ksjz123·2022-11-24 01:07

模糊控制简介及数学基础（模糊集合、隶属函数）

2模糊控制的数学基础—模糊集合理论2.1模糊集合和隶属函数2.1

ksjz123·2022-11-24 01:37

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