机器学习之数学基础

2021年11月17日 — 机器学习1 机器学习数学基础 · 1. 概率统计. （1）常见的概率分布. a. 伯努利分布：0-1分布; b. 二项分布：n次伯努利分布，各次实验之间独立; c. 均匀分布 ...

2018年7月23日 — 其他相關連結. 機器/深度學習-基礎數學篇(一):純量、向量、矩陣、矩陣運算、逆矩陣、矩陣轉置介紹 · 機器/深度學習-基礎數學(二):梯度下降法(gradient ...

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本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚 ...

沒關係，本書就是為你設計的，帶你從基礎開始複習，搭配實務案例，讓你知道數學可以怎麼用。而且最重要的是「只教機器學習、深度學習用得到的數學，講清楚、才能吸收」， ...

二、期望 · 期望描述了随机变量的平均情况，衡量了随机变x x 的均值 · 定理： y=g(x) y = g ( x ) 均为随机变量g(⋅) g ( ⋅ ) 是连续函数. x x 为离散型随机变量， y y 的 ...

2022年2月17日 — 本系列教程展开讲解AI所需的数学基础知识，力求以最直观最易懂的方式给帮助大家掌握AI依赖的数学知识最小子集。本教程内容覆盖线性代数与矩阵论，概率与 ...

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 ...

2, 线性代数（矩阵表示、矩阵运算、特征根、特征向量）是基础中的基础，主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正 ...