機器學習的數學基礎Math for Machine Learning
2017年11月9日—1、微積分（求導，極限，極值）和線性代數（矩陣表示、矩陣運算、特徵根、特徵向量）是基礎中的基礎，某篇圖像分割1w+引用的神文核心思想便就求解構造矩陣 ...,2020年8月1日—[6]機器學習的數學基礎:AI、深度學習打底必讀.內容真的是由淺入深...Machin...。參考影片的文章的如下：
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machinelearning數學基礎
2017年11月9日—1、微積分（求導，極限，極值）和線性代數（矩陣表示、矩陣運算、特徵根、特徵向量）是基礎中的基礎，某篇圖像分割1w+引用的神文核心思想便就求解構造矩陣 ...,2020年8月1日—[6]機器學習的數學基礎:AI、深度學習打底必讀.內容真的是由淺入深...MachineLearning|DeepLearning|https://linktr.ee/yanwei.,◎深入淺出，透析本質機器學習的數學知識難度不低，許多概念的定義讓讀者難以理解。本書透過點出關鍵的地方，...
Photomath 用相機解方程式，這如果不給五顆星什麼才是五顆星！（iOS、Android）
上次分享過小學程度的數學作業人工智慧批改APP，這次要介紹的是進階版的Photomath，加入人工智慧學習，到底有多進階呢？除了基本的加減乘除之外，連分數、小數、根、代數式、線性方程式/不等式、二次方程式/不等...