人工智能课程总结(一)数学基础 一些值得看的博客链接

最新推荐文章于 2025-07-15 09:44:46 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cai13160674275/article/details/70904486
本文探讨了拉格朗日乘子法在求解有约束极值问题中的应用，特别是在支持向量机(SVM)中的关键作用。通过解析拉格朗日条件与KKT条件，为读者提供了理解SVM背后的数学原理的基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

站位，之前写的图片都不能看，改天重新写

拉格朗日乘子法

求有约束的极值问题

拉格朗日和kkt条件

在SVM中有用到的，求解极值问题，这个博客的一系列讲svm的讲的挺清楚的，可以研究研究


再贴一个机器学习相关的博客，感觉12年就是一个分水岭，之前全部是是讲svm一派的数学公式的证明，和贝叶斯一派的理论

后面就是深度学习出来了，然后从科研类变成了工程类的探究。。。搞数学的发现搞不过搞工程的，无脑加深神经网络，效果就是要比你好，也是有点惨

主成分分析

矩阵分解及其解释

AIGC实战——生成式人工智能总结与展望
盼小辉丶的博客
10-31 1万+
近年来，生成模型取得了突破性进展，生成式人工智能拥有了无限可能性和潜在影响，有着无限的实际应用潜力，我们期待着生成式人工智能够产生更广泛的影响。生成模型领域不仅仅是关于创建图像、文本或音乐的应用，而且生成式深度学习隐藏着人工智能的本质。在本节中，将概述生成式人工智能的发展历史，然后探讨生成式人工智能面临的机遇和挑战，介绍可能的发展方向，以及它对社会的潜在影响，并解决主要的伦理和实践问题。
AI人工智能领域聚类算法的应用案例分享
AI天才研究院
04-07 853
本文旨在为读者提供关于聚类算法的全面技术指南，涵盖从基础理论到实际应用的完整知识体系。我们将重点探讨三种主流聚类算法(K-means、DBSCAN和层次聚类)的原理、实现和应用，并通过实际案例展示它们在AI领域中的价值。文章首先介绍聚类算法的基本概念，然后深入分析核心算法原理和数学模型。接着通过实际代码示例展示算法实现，并探讨多个应用场景。最后提供工具资源推荐和未来展望。聚类(Clustering)：将数据集中的对象分组成为多个类或簇的过程，使得同一簇中的对象彼此相似，而不同簇中的对象相异。
人工智能中的数学基础——看得见的数学 直播心得
gxc19971128的博客
01-17 1058
今日听了一个关于人工智能数学知识的直播课程，觉得讲的很不错，所以在这里记录下来以供日后学习。 一.为什么要学习数学？ 数学对于我们理工科学生非常重要，尤其对于我们初入人工智能领域的学生来说，数学亦是理解复杂算法的必要元素。只有学好数学，才能真正学好人工智能。 数学在人工智能中的应用——举个例子，如全景拼接与VR。其中，在人工智能的特征检测中，需要用到线性代数以及极值知识；而在位姿估计中，需要用到矩...
人工智能数学基础
Kali与编程
06-06 1413
在人工智能算法中，向量和矩阵常常用来表示数据和特征，矩阵的乘法、转置和逆等操作也是常见的计算方式。特征值和特征向量可以用来描述矩阵的性质，例如，一个矩阵的特征值可以告诉我们矩阵的放缩因子，特征向量可以告诉我们矩阵的方向。概率和统计是人工智能领域中非常重要的数学基础，它们提供了一种描述和分析数据的方法，是人工智能算法中的核心数学工具之一。对于一个 n x n 的矩阵 A，如果存在一个非零向量 v 和一个标量 λ，使得 Av = λv，那么 λ 是 A 的特征值，v 是对应于特征值 λ 的特征向量。
人工智能ai的基础理论知识
最新发布
sun007700的专栏
07-15 1004
知识模块核心内容数学基础线性代数、概率统计、微积分、信息论编程基础Python、数据结构与算法、工程实现AI 理论搜索、推理、机器学习、深度学习应用方向NLP、CV、强化学习、机器人扩展方向大模型、伦理安全、部署优化如果你是学生或刚入门者，建议从Python + 数学基础 + 机器学习入门开始，逐步深入到深度学习和具体应用场景。如果你告诉我你的背景（比如是否是学生、工程师、转行者），我可以为你定制一份详细的学习计划 👇。
人工智能-数学基础-小结
Labiod的博客
04-27 589
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（linear algebra）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...
人工智能课程总结
12-12
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。
【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 3034
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
【人工智能】大模型的涌现能力：概念、原理、本质和未来发展趋势
AI天才研究院
07-31 614
2023 年3 月的时候，由图灵奖得主Yoshua Bengio、特斯拉CEO马斯克、纽约大学名誉教授Gary Marcus、UC伯克利教授Stuart Russell等1000多人，在一封叫停GPT-4后续AI大模型的公开信上签名。这封公开信指出，最近人工智能陷入了一场失控的竞赛，模型的创造者们没有办法理解、预测或可靠地控制自己创造的大模型，人类社会对其可能造成的影响也没有做好准备。因此，公开信呼吁，所有AI实验室应立即暂停训练比GPT-4更强大的AI模型，为期至少6个月。
东北大学离散数学课程PDF课件汇总整理
离散数学对于日后深入学习计算机网络、操作系统、数据库、人工智能等专业课程有着不可或缺的作用，是计算机专业学生必备的理论基础。 最后，对于计算机及相关专业领域的学生和从业者来说，东北大学提供的这一系列高...
一篇自己总结的人工智能简介
01-18
自己总结的关于人工智能学习的框架，可以帮助大家增加对人工智能的认识。
机器学习必备的数学基础0积分
01-03
高中数学基础知识点和微积分基础0积分
人工智能中的数学分析和机器学习的关联
AI天才研究院
01-10 1080
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门跨学科的研究领域，它旨在构建智能系统，使其能够自主地完成人类般的任务。机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的一个子领域，它涉及到使计算机程序能够从数据中自主地学习和提取知识。数学分析(Mathematical Analysis)是一门数学学科，它涉及到函数的分析、极限、连续性、不等式等...
【人工智能学习笔记】 1.1数学分析(一) -1.集合及其运算
KuFun人工智能的专栏
01-24 659
集合及其运算    数学以其严谨而富有逻辑性闻名于世,其严谨性在于交代清楚问题，对象，概念以及关系等方方面面的事务。而现代数学最为关键的两个部分就是集合论和公理化，故集合的重要性不言而喻。 集合论诞生于十九世纪 创始人是格奥尔格·康托尔 德国数学家 1845.3.3-1918.1.6 集合的概念    在朴素集合论中，不能精确地定义什么是集合。我们只能给出集合的直观描述：具有某种属...
机器学习之数学分析
qq_33948796的博客
06-27 368
开宗明义：本系列基于小象学院机器学习课程，小白，会一点一点推导公式，一步一步爬到最高，嘿嘿嘿，旨在理解和交流，重在记录，望各位大牛指点！ 机器学习之数学分析（1） 文章目录1、机器学习1.1 什么是机器学习？1.2 机器学习的流程和方法1.3 机器学习的常用的算法 1、机器学习 1.1 什么是机器学习？ 官方：对于给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的...
机器学习概论--自总结版
weixin_44064434的博客
04-14 394
机器学习的定义 对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适，优质，大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高。 推荐经典书籍：Tom MichaelnMitchell 1997 机器学习 直白翻译：用计算机做个“系统”，根据“学习资料”（训练数据）进行学习，随着日复一日的学习（训练次数的不断提升），这个“系统”水平不断提高（系...
机器学习笔记（1）---数学分析与概率论
liu_xiao_cheng的专栏
05-27 435
本文为本人学习笔记，如有不适的地方请与作者联系。 参考文献
人工智能课程心得
weixin_51854003的博客
09-22 6574
能够像人类一样去学习，思考和行动，才叫真正的人工智能。通过强大的算力和先进的算法，人工智能可以在短时间完成人类在几千年都不能完成的事情，所以，运用好人工智能，就可以让人类社会产生巨大的进步，这种进步在以前是无法想象的。通过一个学期的人工智能课程的学习，自己也只是浅浅的入门了，了解了人工智能这门学科的应用，一些知识的表示方法，真正人工智能的核心部分我还没有完全的接触到，一个是这门课程的安排仅仅靠这些课时学懂一人工智能这门学科显然是不可能的，另一方面自己在这方面花费的时间精力去深入了解也是完全不够的。
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