
机器学习中的数学
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机器学习中涉及到众多的数学概念,比如线性代数中的向量、矩阵、特征值和特征向量,微积分中梯度和优化,概率论与数理统计中的概率分布、p值。深入理解概念对于深入理解机器学习大有裨益,能够做到知其然知其所以然,从而帮助读者能够突破盲目调参的学习瓶颈。
herosunly
985院校硕士毕业,现担任算法工程师一职,获得优快云博客之星第一名,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次,其中包括阿里云天池比赛第一名,科大讯飞分类挑战赛第一名,CCF信息分类比赛比赛第二名,开放原子分类比赛二等奖,CCF家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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