转载 概率论 入门基础-印度数据科学家

最新推荐文章于 2025-09-24 03:27:44 发布
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数据挖掘：推动AI人工智能的智能化进程
AI大模型应用之禅
05-28 905
数据挖掘作为一门融合了统计学、机器学习、数据库等多学科知识的技术，旨在从海量的数据中提取有价值的信息和知识。在当今信息爆炸的时代，数据量呈现出指数级增长，如何从这些数据中发现有意义的模式、趋势和关联，成为了各个领域面临的重要挑战。而人工智能则是模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统，通过让计算机具备感知、学习、推理和决策等能力，实现智能化的目标。本文的目的在于深入探讨数据挖掘如何推动AI人工智能的智能化进程，涵盖了数据挖掘的基本概念、核心算法、数学模型、实际应用场景等多个方面。
计算：第一部分 计算的诞生 第 2 章 计算之术 零的诞生
AI天才研究院
11-01 782
零是数轴上的一个点，位于所有正数之前，所有负数之后。零本身不具有大小，也不属于正数或负数的范畴。
概率论入门:基本概念
Lemon的博客
12-09 2361
基本概念 定义和符号 通常概率至少和一个事件有关。这个事件可以是任何事。最简单的例子包括投骰和从口袋中抓取有颜色的球。在这些例子中，事件的结果是随机的（投骰时无法确定最终的点数），所以表示这些事件的结果的变量称为随机变量（常常缩写为RV）。 我们常常想知道一个随机变量取一个特定值的概率。例如，投掷一个均质的6面骰时，点数是3的概率是多少？“均质”一词很重要，因为它告诉我们骰子落地时6个面（1...
零基础概率论入门
洛伦兹与莱布尼兹对滋的博客
11-25 1306
知识链接： 目录 一、基本概率 二、最大使然估计 三、贝叶斯推断 四、边缘化 五、基本公里 六、概率分布 零基础概率论入门链接
概率论入门：基本公理
Lemon的博客
12-09 3837
这篇文章将介绍概率论的核心法则。如果你对概率论很陌生，我建议首先阅读概率论入门的第一篇，熟悉概率论中的基本定义和记号。 概率法则（公理） 数学家探索数学的新领域的时候，常常从一组定义可以做什么的规则开始。这有点像刚发明足球的时候定下规则“每对11人，手不能触球，不能越位，等等”。一旦确立了规则，球员和球队经理便可以自由探索，创造新的球技和队伍组合。 概率论（以及一般数学）没什么两样。我们将这...
如何从零入门数据科学？
THU数据派
03-11 783
作者：Aparna C Shastry翻译：文婧本文约2000字，建议阅读5分钟。通过本文教大家如何轻松的学习数据科学以及为入门者提供一些深入学习的指导。我相信近日90％的LinkedIn交流都包含以下术语之一：DS，ML或DL （数据科学，机器学习和深度学习的缩写）。不过要小心这个陈词滥调，因为“80％的统计都是现场搞的”。如果你不太了解这些缩略词，也许你需要谷歌一下再继续阅读本文其他部分。本文
机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
知行_那片天
05-29 7617
机器学习&深度学习入门学习资料大全(一)
ML二：NNSearch数据结构--二叉树
alppkk4545的博客
01-18 848
wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树：http://blog.youkuaiyun.com/homechao/article/details/9061921 （1）:从K近邻算法、距离度量谈到KD树、...
数据挖掘 基础知识 收集
SHANDINGQUAN的专栏
08-13 3371
A Tutorial on Clustering Algorithms-聚类小知识      俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研 究（样品或指标）分类问题的一种
深度学习如何入门？
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GarfieldEr007的专栏
05-25 1万+
beanfrog ，computer vision 161 人赞同 先了解个大概 A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Algorithms 神经网络肯定是要学习的，主要是BP算法，可以看看PRML3、4、5三章，可先忽略其中的贝叶斯视角的解释。一些主要的算法理解要看具体的论文了，有个Matlab的程序不错，有基本算法的实
数据挖掘与增强分析：AI辅助决策
2502_91592937的博客
09-24 462
在当今数字化时代，企业和组织面临着海量的数据。如何从这些数据中提取有价值的信息，以支持决策制定，成为了一个关键问题。数据挖掘和增强分析技术应运而生，旨在利用先进的算法和工具，从数据中发现潜在的模式、趋势和关系，为决策提供科学依据。本文的目的是全面介绍数据挖掘与增强分析在AI辅助决策中的应用，涵盖了从基本概念到实际应用的各个方面，包括核心算法原理、数学模型、项目实战等内容。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍数据挖掘、增强分析和AI辅助决策的核心概念及其相互联系；
8、群体智能基础与粒子群集体智能解析
jenkins8butler的博客
09-23 31
本文深入探讨了群体智能的基础理论与粒子群集体智能的核心机制。从信息与认知的概率理论起源、行为主义的兴衰到思维的社会性，阐述了群体在认知和学习中的关键作用。重点介绍了粒子群优化算法的原理、社会认知基础及二进制决策模型，并展示了其在工程、物流、金融和机器学习等领域的广泛应用。文章还分析了算法的优势，如收敛快、全局搜索能力强，并探讨了参数自适应调整、多群协同优化等改进方向及未来发展趋势，强调其在复杂问题求解中的巨大潜力。
谁说π难求？盘点圆周率的各种操作
m0_74968460的博客
10-28 2423
圆周率π ，一直以来是数学界的明星。从古代的阿基米德到现代计算机科学家，大家都想追求这位“神秘数”的真面目。可是，π 就像个顽皮的孩子，永远不会精确暴露自己。这篇博客将带你领略几种不同的方法来近似 π，从简单到复杂，从经典到另类，让你一步步接近圆周率的真相。
对比传统方案，AI+数智应用如何为产业园区带来颠覆性变革？.docx
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复旦概率论基础1-5章完整答案解析
### 知识点：概率论基础答案 李贤平（复旦） ...总结来说，通过《概率论基础》的学习，学生可以掌握概率论的基本概念、理论和方法，为进一步深入研究统计学、数据分析、金融数学等领域打下坚实的基础。
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