leichangqing的博客

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。 二、线性代数2-1、标量一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。2-2、向量一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次...

机器学习为什么要使用概率概率学派和贝叶斯学派何为随机变量和何又为概率分布？条件概率，联合概率和全概率公式：边缘概率独立性和条件独立性期望、方差、协方差和相关系数常用概率分布贝叶斯及其应用中心极限定理极大似然估计概率论中的独立同分布?机器下学习为什么要使用概率我们借助概率论来解释分析机器学习为什么是这样的，有什么依据，同时反过来借助概率论来推导出更多机器学习算法。很多...

  前言AI（人工智能）现在火的一塌糊涂，其实在AI领域，机器学习已广泛应用在搜索引擎、自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别、医学诊断、证券市场分析等领域，并且机器学习已经是各大互联网公司的基础设施，不再是一个新鲜的技术。但当你真的开始学习机器学习的时候，就会发现上手门槛其实还挺高的，这主要是因为机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂...