9.1-数学基础第24页

离散LQR与iLQR的推导思路

离散LQR与iLQR的推导思路一、最优控制最优控制定义数学基础里程碑工作二、LQR问题LQR定义极小值原理方法求解动态规划方法求解两种方法的比较三、iLQR框架一、最优控制最优控制定义首先介绍一下LQR

薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:08

知识体系结构---备份

深度学习框架+深度学习目前的学习方法的话就是----》看看理论以后，跑跑实验，熟悉熟悉代码1常见工程、应用、学习错误与安装问题与实用技巧2知识体系结构（副）3日常安排4论文研究5吃生活知识体系结构1.数学基础

*Major*·2022-12-07 12:34

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

基础数学理论Ⅰ文章目录机器学习原理篇：基础数学理论Ⅰ一、前言二、微积分三、线性代数1、向量和矩阵2、范数和内积3、线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础

-北天-·2022-12-07 11:27

kgduu·2022-12-07 10:19

视觉SLAM十四讲笔记

文章目录章节安排1.数学基础部分（1~6）2.SLAM技术部分（7~14）第一讲前言和简介第二讲初识SLAM相机：视觉SLAM框架SLAM问题的数学描述cmakeCmakeList.txt其他第三讲三维空间刚体运动

散人丶·2022-12-07 10:10

啃周志华《机器学习》西瓜书难吗？

讲述了机器学习核心数学理论知识和算法✏适合作为学校的教材或者中阶读者（有一定的扎实基础，学过机器学习数学基础啥的）自学使用本书一共十六章，分为三个部分✍✍第一部分：第一章~第三章（机器学习的基础知识）✍

AI引路星·2022-12-07 10:09

机器学习公式详解南瓜书 PDF 全文内容详细分享

从本科生数学基础的角度对每个公式的推导和分析进行了说明，希

JYMA12358·2022-12-07 10:06

计算机网络与信息安全专业就业,信息安全专业是学什么的毕业后的就业方向有哪些...

信息安全专业学习的课程主干课程：信息安全导论、高级语言程序设计、信息安全数学基础、计算机组成原理、离散数学、数据结构、操作系统及安全、数据库原理、通信原理、计算机网络、密码

weixin_39597636·2022-12-07 00:08

研一NLP学习笔记1

首先把李宏毅的机器学习课程看一遍，用xmind做一下笔记.然后可以看一下这个人的入门机器学习机器学习入门https://github.com/leerumor/nlp_tutorial基础知识比如python基础和数学基础应该没什么问题

qq_41560285·2022-12-06 15:58

机器学习数学基础篇一：高数基础

目录一，函数1，基本初等函数：2，初等函数：了解完这些之后呢，我们还要知道函数的几种特性：二，极限1，当我们对数列取极限时，2，性质三，无穷小和无穷大1，无穷小与函数极限的关系2，一些定理：3，无穷大时一种特殊的无界变量，但是无界变量未必是无穷大。4，还有一个很重要的定理：四，连续性与导数1，一些事实2,定义：3，连续的条件：5，连续性的概念：6，间断点：7，导数我们要知道的是：五，偏导数六，方向

喜欢吃豆·2022-12-06 10:25

非线性规划问题求解（举例）

这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。简单来说，若规划问题的

m0_57053955·2022-12-05 21:31

自然语言处理算法工程师

具体面试要求可以参考博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/911213121.编程语言基础python和c++2.数学基础：概率论，高等数学，线性代数，信息论3.计算机基础理

码小花·2022-12-05 19:59

视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习

极简概率论-数据科学数学基础清华大学计算机科学与技术博士，曾在阿里任职人工智能高级算法工程师，美团高级数据分析师李文斌¥199.00立即订阅扫码下载「CSDN程序员学院APP」，1000+技术好课免费看

学院导师-李文斌·2022-12-05 10:36

人工智能数学基础---定积分5：使用分部积分法计算定积分

一、引言在《人工智能数学基础—不定积分3：分部积分法》介绍了用分部积分法求不定积分的方法及案例，在《人工智能数学基础—定积分3：微积分基本公式（牛顿-莱布尼茨公式）》介绍了可以使用微积分基本公式–牛顿-

LaoYuanPython·2022-12-05 10:00

人工智能数学基础：费马引理、罗尔定理、拉格朗日微分中值定理、柯西中值定理

一、费马（Fermat）引理费马（Fermat）引理：设函数f(x)在点x0的某邻域U(x0)内有定义，并且在x0处可导，如果对任意的x∈U(x0)，有f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(xo))，那么f’(x0)=0。老猿认为费马引理就是说明，对于某定义区间内的函数极值点，如果该函数在极值点可导，则函数在该极值点的导数为0。体现在几何上，就是在曲线的最高点或最低点处，其切线平行于x轴。如图3-

LaoYuanPython·2022-12-05 10:30

人工智能数学基础8：两个重要极限及夹逼定理

☞░点此跳转到老猿Python博文目录░一、极限公式1二、极限公式2e为常数2.71828…变体：使用案例：三、夹逼定理夹逼定理英文原名SqueezeTheorem，也称两边夹定理、夹逼准则、夹挤定理、挟挤定理、三明治定理，是判定极限存在的两个准则之一。是法国著名数学家、物理学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日（Joseph-LouisLagrange，1736~1813）提出的。3.1、数列夹逼定理3.

LaoYuanPython·2022-12-05 10:29

人工智能数学基础--导数2：高阶导数及莱布尼茨（Leibniz）公式

一、定义一般地，函数y=f(x)的导数y’=f’(x)仍然是x的函数。我们把y’=f’(x)的导数叫做函数y=f(x)的二阶导数，记作y’‘或即相应地，把y=f(x)的导数f’(x)叫做函数y=f(x)的一阶导数。类似地，二阶导数的导数叫做三阶导数，三阶导数的导数叫做四阶导数······一般地，(n-1)阶导数的导数叫做n阶导数，分别记作：y"’,y(4),…,y(n)或函数y=f(x)具有n阶导

LaoYuanPython·2022-12-05 10:29

人工智能数学基础--概率与统计14：连续随机变量的指数分布、威布尔分布和均匀分布

一、引言在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数以及正态分布，《人工智能数学基础–概率与统计13：连续随机变量的标准正态分布

LaoYuanPython·2022-12-05 10:58

涡旋光束(二)--矢量涡旋光束的介绍

矢量涡旋光束前言矢量光束矢量光束的数学基础矢量涡旋光束前言本篇博客是专栏MATLAB实现涡旋光束及聚焦仿真实战的第三篇文章，主要是继续介绍涡旋光束的相关内容并做一定的仿真实现，涡旋光束的基本介绍作为专栏中第一篇入门介绍涡旋光束的文章

加菲家的猫·2022-12-05 08:54

学会爬虫后，我日入1300！最简单的Python爬虫入门教学，8分钟就够了！

计算机视觉农民工·2022-12-04 23:38

史上最全的OpenCV入门教程！这篇够你学习半个月了！万字长文入门

计算机视觉农民工·2022-12-04 04:45

电子凸轮设计之数学基础设计

电子凸轮设计之数学基础设计电子凸轮现在的机械机构多数以伺服电机驱动，而伺服电机驱动的方式有脉冲式、模拟量式、总线式（canopen/Ethnet）。

阿龙。loong·2022-12-03 16:26

数学建模：现代优化算法之模拟退火

数学建模数学建模：现代优化算法之模拟退火前言Simulatedannealingalgorithm（SAA算法）1.算法简介数学基础算法思路整理补充：Metropolis算法2.应用举例参考总结肝！

显然易证·2022-12-03 08:05

神经网络的数学基础资料,神经网络的数学理论

人工神经网络的基础数学模型来自哪里“纯意念控制”人工神经康复机器人系统2014年6月14日在天津大学和天津市人民医院共同举办的发表会上，由双方共同研制的人工神经康复机器人“神工一号”正式亮相。人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的

普通网友·2022-12-03 04:27

人工智能-数学基础-小结

线性代数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，而这些数学模型又都离不开线性代数（linearalgebra）的理论框架。其要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是n维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。在实际问题中，向量的意义不仅是某些数字

Labiod·2022-12-03 04:50

人工智能数学基础--概率与统计13：连续随机变量的标准正态分布

一、引言在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数的概念，并介绍了连续随机变量一个重要的概率密度函数：正态分布的概率密度函数的定义以及推导

LaoYuanPython·2022-12-03 04:48

线性代数及矩阵论（九）

线性代数原文MIT18.06线性代数笔记矩阵论笔记来自工程矩阵理论综合线性代数机器学习的数学基础配合视频线性代数工程矩阵理论文章目录二十九、相似矩阵和若尔当形1.相似矩阵2.若尔当形第三十讲：奇异值分解第三十一讲

_森罗万象·2022-12-02 20:01

信息安全数学基础(仅供个人复习使用)

信息安全数学基础(供个人复习使用):第1章:1.求出100以内的所有素数10023571113171923293137414347535961677173798389972.求解gcd(45,100)gcd

UJN_Zgq·2022-12-02 20:58

数学基础复习

数学基础张量矩阵论概率统计常见的概率分布伯努利分布（二值分布，0-1分布）二项分布均匀分布高斯分布多变量概率分布常用统计量方差协方差张量张量维度代表含义0维张量标量（数字）1维张量向量2维张量矩阵3维张量时间序列数据股价文本数据单张彩色图片

joejoeqian·2022-12-02 20:26

机器学习1——核函数

1、数学基础特征值与特征向量设A是n阶方阵，如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立，那么这样的数λ称为矩阵A特征值，非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。

淡定路过的我·2022-12-02 17:03

EM算法原理和实现的学习总结

文章目录0.写在前面（学习过程总结）1.EM算法的原理2.EM算法的公式推导3.EM算法的代码实现（双硬币问题为例子）0.写在前面（学习过程总结）我的数学基础不好，所以EM算法折腾了不少时间才真正理解。

ForcedOverflow·2022-12-02 13:55

python3源码剖析pdf_深度学习入门：基于Python的理论与实现 PDF 含源码超清版

内容介绍深度学习入门：基于Python的理论与实现电子书封面读者评价基于python深度学习，从零开始学深度学习的明智之选这是真正从0基础，尤其从数学基础比较差的角度

weixin_39827905·2022-12-02 12:57

周志华《机器学习》书每章思维导图总结

第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章神经网络第六章支持向量机第七章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章聚类第十章降维与度量学习第十一章特征选择与稀疏表示第十二章计算学习理论第十三章半监督学习第十四章概率图模型第十五章规则学习第十六章强化学习深度学习500问第一章：数学基础第二章

Liao-Zhuolin·2022-12-01 20:15

学神经网络需要什么基础,深度神经网络怎么用

数学基础如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。

普通网友·2022-12-01 20:49

机器学习 | 数学基础（一）

【方向导数与梯度】方向导数是函数定义域内某点P在特定方向l上的导数。梯度是指方向导数取值最大的方向。梯度是一个矢量。梯度指向函数值增加最快的方向。【一点的梯度方向应该如何确定？】通过导数正负确定梯度方向【梯度与导数的关系】梯度是指方向导数取值最大的方向（方向导数为正），则根据方向导数的公式可知梯度指向函数值增大最快的方向。而根据一点邻域内导数的正负可以确定函数值增大还是减小。【例如】在一元函数f(

Hygge0+·2022-12-01 19:00

机器学习｜数学基础（二）

线性代数——特征值分解与奇异值分解特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么，可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间，我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情。不过，特征值分解也有很多的局限，比如说变换的矩阵必须是方阵。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小

Hygge0+·2022-12-01 19:30

人工智能数学基础--概率论

概率论概率论与人工智能•概率论是研究不确定的学科。•概率论是现有许多人工智能算法的基础。现阶段的很多人工智能算法都是数据驱动的，且目的大多为了做预测或是作出更好的决策。如：o机器翻译中，如何检测你输入的语言种类。一种简单的方法就是把你输入的词或句子进行分解，计算各语言模型的概率，然后概率最高的是最后确定的语言模型。o用神经网络进行图像分类，网络的输出是衡量分类结果可信程度的概率值，即分类的置信度，

TKE_kolento.·2022-12-01 18:13

人工智能-数学基础-数据科学必备分布

正态分布importnumpyasnpimportscipy.statsasstats#在scipy中把各种分布的函数拿到手importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.styleasstylefromIPython.core.displayimportHTML%matplotlibinlinestyle.use('fivethirtyeight')pl

南征_北战·2022-12-01 18:42

Python人工智能数学基础-概率统计

正态分布产生正态随机变量：fromscipy.statsimportnorm#drawasinglesampleprint(norm.rvs(),end="\n\n")#产生1个标准正态分布的随机值#draw10samplesprint(norm.rvs(size=10),end="\n\n")#产生10个标准正态分布的随机值#adjustmean('loc')andstandarddeviati

给算法爸爸上香·2022-12-01 18:11

AI笔记: 数学基础之连续型与均匀分布、指数分布、正态分布等

连续型随机变量及其概率密度1)连续型随机变量的概念与性质如果对于随机变量X的分布函数F(x)，存在非函数f(x),使得对于任意实数x,有F(x)=∫−∞xf(t)dtF(x)=\int_{-\infty}^xf(t)dtF(x)=∫−∞xf(t)dt,则称X为连续型随机变量,其中函数f(x)称为X的概率密度函数，简称概率密度2)关于不定积分的补充f(x)在区间I上的原函数全体称为f(x)在I上的不

Johnny丶me·2022-12-01 18:39

机器学习应用数学基础-概率统计

全概率公式和贝叶斯定理全概率公式定理1.2(全概率公式)设事件A1,A2,…,An是试验E的一个完备事件组，且P(Ai)>0,(i=1,2,…,n),则对任意事件B,有：P(B)=∑i=1nP(Ai)P(B∣Ai)P(B)=\sum_{i=1}^nP(A_i)P(B|A_i)P(B)=i=1∑nP(Ai)P(B∣Ai)事件A出现的概率*事件A出现的前提下B发生的概率贝叶斯公式知道结果，想要知道原因

charlesAI770·2022-12-01 18:09

AI笔记: 数学基础之随机变量及其分布

随机变量及其分布1）知识图谱备注：图片托管于github，请确保网络的可访问性2）相关概念随机变量：如果随机试验的结果可以用一个变量来标识，那么这样的变量叫做随机变量。随机变量常用字母X,Y,ξ,ηX,Y,\xi,\etaX,Y,ξ,η等表示离散型随机变量：对于随机变量可能取的值，可以按一定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量.连续型随机变量：对于随机变量可能取的值，可以取某一区间内的一

Johnny丶me·2022-12-01 18:08

人工智能数学基础--概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布

一、连续随机变量的概率密度函数的定义在《人工智能数学基础–概率与统计10：离散随机变量的概率函数及常见的二项分布、泊松分布》介绍了概率分布函数的概念：设X为随机变量（包括离散和非离散），则函数：P(X≤

LaoYuanPython·2022-12-01 18:06

对流体力学做出巨大贡献的杰出历史人物

1782年)瑞士著名科学世家伯努利家族的重要成员之一.1700年1月29日出生于荷兰的格罗宁根.1782年3月17日卒于格罗宁根,终生独身.1726～1733年在俄国圣彼堡科学院主持数学部.伯努利具有坚实的数学基础和敏锐的洞察力

weixin_33962923·2022-12-01 15:39

降维方法之SVD

降维方法之SVD|深度之眼笔记自总结||—||Author:华逸聪|文章目录降维方法之SVDSVD相关数学基础矩阵对角化一般矩阵的SVD分解SVD相关数学基础矩阵对角化方阵的对角化P^TAP=B其中A为对角矩阵

huayc1245·2022-12-01 11:14

人工智能-机器学习-深度学习-概述

文章目录一：人工智能需要的基础和涉及内容二：数学基础（1）线性代数（2）概率论（3）数理统计（4）最优化方法（5）信息论三：机器学习（1）线性回归①：简述②：概述（2）朴素贝叶斯①：简述②：概述（3）逻辑回归

我擦我擦·2022-12-01 10:14

python-三层神经网络的分类回归问题

3.3配置优化器3.4使用定义的损失和指标4验证4.1预留验证集4.2训练模型4.3绘制训练损失和验证损失4.4绘制训练精度和验证精度4.5重新训练一个模型之前学习了一些深度学习的概念，以及神经网络的一些数学基础

树盟·2022-12-01 01:47

【机器学习数学基础-周志华】重要概念总结

dddd第01题拉格朗日对偶题目答案第02题最大间隔模型题目答案第03题不可知PAC可学题目答案第04题二分类VC维题目答案第05题Rademacher复杂度题目答案第06题稳定性题目答案第07题hinge函数题目答案第08题一致性题目答案第09题固定步长梯度题目答案第10题在线梯度与遗憾界题目答案第01题拉格朗日对偶题目给出数学优化模型minf(x)s.t.g(x)≤0h(x)=0\begin{

板砖板砖我是兔子·2022-11-30 23:29

李航统计学习方法公式推导参考

今天继续学习李航老师的统计学习方法，虽然老师写的很好，但是由于我的数学基础不太好，所以有些公式还是看起来有些吃力，就想在网上找一下有没有大佬写的推导公式的参考，就像周志华老师的西瓜书在网上有南瓜书作为辅助一样

东大梅西·2022-11-30 20:55

机器学习笔记（五）朴素贝叶斯算法

由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用

Shonllow·2022-11-30 19:10

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