【让AI飞】概率论索引

最新推荐文章于 2025-07-20 21:44:18 发布
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本文介绍了概率论的基本概念，包括随机变量及其概率分布、期望与方差等统计量、常见概率分布如伯努利分布和正态分布等，并探讨了联合概率、边缘概率、条件概率等概念。
深入详解人工智能数学基础——概率论中的贝叶斯深度学习
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
04-24 971
不确定性估计：传统深度学习模型通常输出确定性的预测，缺乏对预测不确定性的度量。过拟合：在训练数据量不足或复杂度过高时，模型容易过拟合，泛化能力减弱。模型解释性：深度神经网络的复杂结构导致其决策过程难以解释，对安全关键应用存在隐患。参数估计：确定性模型缺乏对参数分布的了解，限制了对模型行为的深入理解。在贝叶斯神经网络中，权重和偏置被建模为概率分布。为了简化，此处采用变分推断方法，使用均值和对数方差参数化权重分布。# 定义权重的均值和对数方差参数# 定义偏置的均值和对数方差参数# 先验分布参数。
2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
09-14 3683
本阶段讲解，人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。本阶段讲解，python基础语法，Numpy科学计算模块，Pandas数据分析模块，Matplotlib和Seaborn数据可视化模块。本阶段讲解，微积分基础，线性代数基础，多元函数微分学，线性代数高级，概率论，最优化。本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso回归，Ridge回归，多项式回归。
概率论课后答案——梁豹飞
03-02
概率论课后答案——梁豹飞
【人工智能数学基础(四)】概率论
Ws_zqw的博客
01-21 5875
【人工智能数学基础(四)】概率论
人工智能数学与代码实现--概率论与数理统计3
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
06-05 875
本实验主要通过使用Python的matplotlib.pyplot工具和SciPy工具库，实现了基于Python画频数表及直方图、箱线图、经验分布函数图和Q-Q图。以及对几个常用分布，画其概率质量函数图和概率密度图。
概率论模型
qq_45484797的博客
09-16 583
后验概率 后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的”果”。先验概率与后验概率有不可分割的联系，后验概率的计算要以先验概率为基础。 事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先验概率。事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，是后验概率。 举个例子： 假如给你一些图片，这些图片中有的图上有动物的翅膀，这些图片占了1/10(即先验概率)，且已知在有翅膀的条件下是鸟的概率是0.8。 注意：在有翅膀的条件下是鸟的概率的互补概率是有翅膀但不是鸟的..
探索AI人工智能领域本体论的建模技巧
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-07 1058
在人工智能飞速发展的今天，机器理解和处理复杂知识的能力成为了突破的关键。本体论（Ontology）作为一种系统化表示和组织知识的方法，为AI系统提供了"理解世界"的框架。本文将深入探索AI领域本体论建模的核心技术与实践技巧，从基础概念到高级应用，从理论框架到代码实现，全方位解析如何构建既灵活又强大的AI知识体系。无论您是AI研究者、知识工程师还是软件开发人员，本文都将为您提供构建下一代智能系统所需的本体论建模工具箱和最佳实践指南。想象一下，当你面对一个完全陌生的领域时，你会如何学习？
什么是 AI Researcher？——人工智能研究者的职责、路径与前景全解析
最新发布
爱死亡机器人
07-20 1451
AI Researcher 是专注于人工智能领域基础理论、算法创新和应用研究的科研工作者。如何让机器具备类人的认知能力？如何设计更高效、更安全、更可解释的模型？如何构建通用人工智能（AGI）？AI Researcher 既可以是学术界的科学家（如大学教授、博士后），也可以是工业界的研究员（如在 Google DeepMind、OpenAI、微软研究院、阿里达摩院、百度深度学习实验室等机构工作的人员）。特征描述学术导向强调论文发表、算法原理创新实验验证设计并实现高质量的模型和实验验证。
动手学习深度学习——2.6 概率论
DAOCHI
02-09 1639
2.6 概率论   在某种形式下，机器学习就是关于预测的。根据病人的临床病史，我们可能想要预测病人明年心脏病发作的概率。在异常检测，我们可能想要评估一下，如果飞机的喷气发动机正常工作的话，它的一系列读数可能性有多大。在强化学习中，我们希望代理人（agent）在一个环境中智能地行动。这意味着我们需要考虑在每个行动下获得高回报的可能性。当我们建立推荐系统时，我们也需要考虑概率。例如，假设我们为一家大型网上书店工作。我们可能需要估计特定用户购买特定书籍的概率。为此，我们需要使用概率的语言。整个课程、专业、论文、职
数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力
大模型应用工坊
06-19 1503
数据挖掘和AI人工智能在当今科技领域占据着至关重要的地位。本文的目的在于详细阐述数据挖掘如何为AI人工智能的发展提供助力，从而提升其在各个领域的竞争力。范围涵盖了数据挖掘和AI的基本概念、核心算法、数学模型，以及实际应用场景和未来发展趋势等方面。通过对这些内容的深入探讨，帮助读者全面了解数据挖掘与AI之间的紧密联系，以及如何利用数据挖掘技术来增强AI的性能和竞争力。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍数据挖掘和AI的核心概念及它们之间的联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行直观展示；
概率论与数理统计必考大题解题索引.pdf
07-11
概率论与数理统计是计算机科学（cs）领域中重要的基础理论，尤其在数据分析、机器学习和人工智能中扮演着核心角色。以下是基于题目内容涉及的一些关键知识点的详细解释： ### 1. **古典概型与全概率公式** 古典概型...
AI-Series-人工智能大模型实战应用资源
07-12
在当今快速发展的信息时代，人工智能(AI)技术已经渗透到了我们生活的方方面面。AI技术的进步不仅仅体现在理论上，更在于实践中的应用。本资源集的标题为"AI-Series-人工智能大模型实战应用资源"，这表明了资源集的...
Ai-Learn-人工智能大模型实战应用资源
06-26
首先，必备数学基础文件为学习者提供了人工智能背后的数学原理，包括线性代数、概率论、优化理论等内容，这是理解AI算法必不可少的前提。而机器学习算法文件则详细介绍了各种机器学习算法的工作原理，如决策树、随机...
【线性代数】向量的乘法运算
热门推荐
北境の守望者
06-29 22万+
最近把向量乘法运算搞混了，故而温习一下。 内容主要来自以下两个文档     向量的乘法运算,长于举例丰富,形象生动 向量的乘法,长于公式性质列举完整   0. 综述 常用的,   a·b=||a||||b||cosθ, 这个是向量的内积，又叫数量积，又叫点积。 axb = ||a||||b||sinθ，这个是向量的外积，又叫向量积，又叫叉积。 [a b c] = (axb)·...
【线性代数】上三角矩阵/下三角矩阵
北境の守望者
07-20 3万+
定义 性质 求逆 定义 主对角线以下都是零的方阵称为上三角矩阵。 主对角线以上都是零的方阵称为下三角矩阵。 性质 行列式为对角线元素相乘 上(下)三角矩阵乘以系数后也是上(下)三角矩阵 上(下)三角矩阵间的加减法和乘法运算的结果仍是上(下)三角矩阵。 求逆 三阶 上三角、下三角 矩阵的求逆公式 一般化的上下三角矩阵求逆 ...
【概率论】泊松分布 Poisson Distribution
北境の守望者
09-02 2万+
分布描述 满足条件 应用场景 泊松分布和二项分布 泊松分布和指数分布 Ref 分布描述 泊松分布描述的是一个离散随机事件在单位时间内发生的次数, 其对应的场景是我们统计已知单位事件内发生某事件的平均次数 λλ\lambda, 那么我们在一个单位事件内发生 kkk次的概率是多大呢? 比如说医院产房里统计历史数据可知, 平均小时出生3个宝宝,那么在接下来的一个小时内, 出生 0 个...
【线性代数】矩阵的秩(Rank)
北境の守望者
07-20 2万+
矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数。通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。 在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。通俗一点说，如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量，秩就是这些行向量或者列向量的秩，也就是极大无关组中所含向量的个数。 一个形象的说法：你们家r口人,然后...
【线性代数】标量、向量、矩阵和张量(scalar, vector, matrix & tensor)
北境の守望者
07-23 1万+
标量（scalar） 向量（vector） 矩阵（matrix） 张量 （tensor） 线性代数中用到的几个基本的数学概念: 标量（scalar） 一个标量就是一个单独的数，我们在使用标量时，一般都要明确给出它是那种类型的数，例如 s∈R,n∈Ns∈R,n∈Ns \in \mathbb R, n \in \mathbb N。 向量（vector） 一个向量是一列数。这些数是...
【线性代数】矩阵的迹运算
北境の守望者
08-03 1万+
定义 用途 定义 矩阵的迹运算是对矩阵对角线上的元素进行求和，即 Tr(A)=∑iAi,iTr(A)=∑iAi,iTr(A) = \sum_i A_{i,i} 用途 一个是，使得很多矩阵运算变得易于描述，比如 矩阵的 Fronenius 范数 可以biaoshi ...
商业数据分析与人工智能AI课程全集
文件名称列表中唯一的“商业数据分析BI+人工智能AI.txt”则可能是一个说明文档或索引文件。以下将详细解释各知识点。 1. Python基础（01-python基础） Python是当今最流行的编程语言之一，特别是在数据分析和人工...
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