机器学习数学精华：高等数学/线性代数/概率论与数理统计

最新推荐文章于 2024-08-11 21:15:23 发布
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#数学 #机器学习

本文提供了高等数学、线性代数及概率论与数理统计的学习链接，覆盖了数学领域的核心课程，适合各阶段学习者使用。
人工智能入门课 机器学习入门基础知识 数学基础回顾 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 共112页.pptx
07-18
综上所述，高等数学、线性代数以及概率论与数理统计构成了机器学习和人工智能领域的核心数学基础。掌握这些知识不仅能够帮助我们更好地理解算法的工作原理，还能提高我们在实际应用中的问题解决能力。
机器学习的数学基础（高等数学 线性代数 概率论 数理统计）视频教程.zip
最新发布
08-08
4-4 期望、方差与条件数学期望.mp4 4-5大数定律.mp4 4-6 特征函数与中心极限定理.mp4 4-7 统计学基本概念,mp4 4-8 统计学基本概念,mp4 4-9 极大似然估计.mp4 4-10 zuida后验估计.mp4 4-11蒙特卡洛方法.mp4 4-12 ...
关于机器学习的数学基础-高数、线性代数、概率论与数理统计
肖泽的博客
12-01 1157
文章目录高等数学线性代数行列式矩阵向量线性方程组矩阵的特征值和特征向量二次型概率论和数理统计随机事件和概率随机变量及其概率分布多维随机变量及其分布随机变量的数字特征数理统计的基本概念 高等数学 1.导数定义： 导数和微分的概念 f′(x0)=lim⁡Δx→0 f(x0+Δx)−f(x0)Δxf'({{x}_{0}})=\underset{\Delta ...
机器学习 必备数学知识 总结（包括：线性代数、概率论、数值计算、最优化）135页
12-13
机器学习 必备数学知识 总结。 包括：线性代数、概率论、数值计算、最优化等方方面面。机器学习必读文档。
快速学习-机器学习(线性代数[概率统计])
逍遥云恋
03-20 527
线性代数 概率统计 常用统计变量 常见概率分布 重要概率公式
关于高等数学、线性代数、数理统计和概率论
不胜人生一场醉
04-03 1369
关于对深度学习和机器学习的学习已经到了一个瓶颈，一直只是懂一些皮毛，照着书本去练习，或者找一个小场景也能实现，连个合格的调参侠都算不上，无法深入下去，一看公式就头大，于是乎想从头学起，但不...
机器学习之概率论与数理统计知识
weixin_43850162的博客
02-13 636
文章目录一、期望方差协方差 一、期望 方差 协方差 深入理解协方差 详解协方差和协方差矩阵 我所理解的协方差矩阵 详解协方差和协方差矩阵 终于明白协方差的意义了 ...
高等数学/概率论/数理统计/线性代数/离散数学面试-核心概念-问题理解
m0_64198455的博客
08-11 1923
特征值与特征向量是线性代数中的概念，它们与线性变换有关。在线性变换中，如果存在非零向量 v ，使得当该向量通过变换后，其方向不变，只是长度发生了变化，那么这个向量 v 就是特征向量。而这个长度变化的比例因子，即变换前后向量长度的比值，称为特征值。数学公式表示：通俗易懂的解释：想象一下，你有一个可以伸缩的橡皮筋，这个橡皮筋可以代表一个向量。现在，你有一个特殊的机器，它可以改变橡皮筋的形状，但不会改变它延伸的方向。当你把橡皮筋放入机器中，机器会拉伸或压缩橡皮筋，但橡皮筋的方向保持不变。
精选资源
机器学习之数学基础（高等数学、线性代数、概率论和数理统计）
09-23
机器学习之数学基础（高等数学、线性代数、概率论和数理统计）
机器学习1——概率论
u014435475的专栏
09-17 977
学习数据挖掘的时候看到需要有机器学习的基础，然后就在Cousera上找到了Andrew Ng的Machine Learning看了一下，讲的深入浅出，对新手大有裨益，可是回过头来当回顾他讲的回归分析法以及梯度下降法时发现大学学习的很多公式都忘了，于是再去找概率论、线性代数，以及统计的相关书籍来看。接下来便是关于概率论及随机过程学习中的一点总结，希望能够对知识点进行一下梳理。 （一）基础概率 （
轻松搞定机器学习中的概率统计知识
GitChat
03-12 675
网上关于机器学习中的数学基础知识的文章非常混杂。有些文章推荐太过全面，比如推荐《MIT 线性代数》,《微积分入门》,《概率论入门》等系列课程和书籍，这对初学者非常的不友好。而有些文章又过于简略，机器学习虽说不用精通各类数学知识，但全面理解相关数学基础也是非常关键的，很多作者想一篇文章概括所有在机器学习中重要的数学基础是很不现实的。 为此，我想利用一场 Chat 对机器学习中基础的概率统计知识进行全...
机器学习0000_数学基础_概率论与数理统计_参数估计_点估计
linlzh6的博客
02-08 890
以下内容为原创[部分参考自教材，未经允许，不得转载]统计推断的基本问题可以分为两大类：估计问题、假设检验问题。机器学习(ML)中常常绕不开这两个问题。点估计可以通俗地理解为估计模型中的参数（点估计）、估计参数取值的范围（区间估计）。本文介绍的时点估计方法。（1）矩估计法首先我们提出一个问题到这里，可能大家就会想，我们可以使用样本均值和样本方差作为相应的总体均值和总体方差的估计量。矩估计法就是这样的...
斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（线性代数）翻译完成
湾区人工智能
08-12 1088
Stanford cs229 manchine learning课程，相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导，课程全英文，基础材料部分还没有翻译。...
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数学建模、凸优化、离散数学、几何学
NeXT_Vision的博客
08-21 1848
函数、反函数、复合函数；参数方程；基本初等函数图像、函数曲线； 偏导数、微分、全导数；变限积分求导、基本求导公式； 向量运算：点乘、叉乘； 概率论与数理统计：随机变量、概率分布； 数学建模；离散数学：递推数列、递推方程；凸优化； 离散数学：递推数列、递推方程； 几何学；多维空间：三维空间、四维时空、五维空间、弦理论、超弦理论；
算法图解笔记
天才幻想家
06-11 290
第一章 二分查找算法： 解释及原理：二分查找是一种查找算法，需要输入列表必须是有序的。如果要查找的元素在列表中则返回所在的位置，否则返回None。假设你想一个1-100之间的数字，某人每次猜测后会知道所猜的数字是大了还是小了，如果直接从1开始猜那么至少要猜n次(n是你想的数字，这实际上是简单查找)。如果从中间也就是50开始猜，那么无论大小都已经排除掉一半的数字，接着再从剩下的一半数...
使用nltk分析文本情感
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天才幻想家
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        情感分析是NLP最受欢迎的应用之一。情感分析是指确定一段给定的文本是积极还是消极的过程。下面的代码是借用其他博主的， 但是我对代码的输入数据格式以及类型做了一个简单解析供大家参考。另外我发在nltk在处理中文时的切分统计不是很好，中文和英文文本的情感分析思路上是一致的，不同之处在于中文在分析前需要进行分词，然后才能用nltk处理(nltk 的处理粒度一般是词)，因此在切分中文的时候...
自然语言处理之机器处理流程
weixin_33785108的博客
09-13 418
来自微信公众号人工智能头条 为什么会有分词 我们知道自然语言处理中词为最小的处理单元，当你的语料为句子、短文本、篇章时，我们要做的第一步就是分词。 由于英语的基本组成单位就是词，分词是比较容易的。其句子基本上就是由标点符号、空格和词构成，那么只要根据空格和标点符号将词语分割即可。 中文和英文就有很大不同了。虽然基本组成单位也是词，但是中文文本是由连续的字序列构成，词与词之间是没有天然的分隔...
概率论与数理统计(Probability & Statistics I)
WilenWu
05-28 4549
概率论与数理统计 随机变量 参数估计 假设检验 回归分析与方差分析
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