机器学习数学

最新推荐文章于 2022-10-31 22:44:50 发布
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分类专栏： 人工智能
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微分学的基本思想和方法

  1. 微分学的核心思想：函数逼近

    • 人均 GDP ：使用常数函数来逼近收入分布函数
    • 平均速度：使用线性函数来逼近实际运动轨迹
    • 年化收益率：使用指数函数来逼近收益函数
      微分学的核心思想是用熟悉且简单 的函数对复杂函数进行局部逼近

  2. 微积分的基础语言： 极限论 对于任意的

  3. 微分学的基本手法：求导数

  4. 从线性逼近到多项式逼近：泰勒级数

  5. 从低纬到高维：多元函数的梯度

梯度下降法和牛顿法

  1. 随机梯度下降
  2. 随机梯度下降的问题和挑战
  3. 随机梯度下降的优化算法
机器学习中的数学（全集）
GitChat
07-15 1万+
在当下，机器学习、人工智能领域吸引了许多同学投身其中，其中包含了大量非科班出身或者从其他行业切换赛道转行而来的朋友们，大家在学习的过程中发现学习曲线陡峭、难度较大，普遍的心声就是：机器学习难，首要就是数学知识需要的太多了！ 大学学过数学，为什么还是不会用、用不好？ 其实在大学阶段，大家都学过概率论、线性代数和微积分的课程，为什么到了机器学习领域需要使用的时候，却难以支撑了呢？我感觉有以下几点原因，...
机器学习中的数学知识
最新发布
穿梭的编织者
03-28 1120
数学知识
机器学习中的数学
e891377的专栏
12-20 1571
机器学习中的数学 机器学习是一个综合性强、知识栈长的学科，需要大量的前序知识作为铺垫。其中最核心的就是：绝大多数算法模型和实际应用都依赖于以概率统计、线性代数和微积分为代表的数学理论和思想方法。 概率统计 概率统计是利用数据发现规律、推测未知的思想方法。这和机器学习的目标高度一致，机器学习中的思想方法和核心算法大多构筑在统计思维方法之上。本专栏介绍的核心概率思想和基础概念将围绕着条件概率、随机变量...
机器学习中的数学的学习
weixin_30248399的博客
11-15 164
学习机器学习，有几个数学知识是必须要掌握的，不然会看地稀里糊涂的（安拉之前就是这个状态）。其中，数据的分布、最大似然（以及求极值的几个方法），偏差、方差的权衡，还有特征选择，模型选择，混合模型等，都尤为重要。在此我带着大家一起复习一下相关的知识（好多概率知识考研之后就扔掉了）。 一、概率论知识大概回顾 　　1.条件概率 条件概率比较简单，所以就提一下。 　　2.贝叶斯概率 ...
机器学习数学基础（Python语言实现） 赠送资源.rar
09-22
本书《机器学习数学基础（Python语言实现）》不仅介绍了机器学习的数学理论，还通过Python语言示例代码帮助读者深入理解并实践机器学习的基本算法。 书中将详细探讨线性代数在机器学习中的应用，包括矩阵运算、向量...
一份简明《机器学习数学基础》丝滑入门手册（来自UC伯克利），47页pdf.pdf
04-16
标题中提到的“机器学习数学基础”涉及了机器学习中用到的数学工具和概念。机器学习不是一门孤立的学科，它与数学有着密不可分的关系，涵盖了多个数学领域。本手册来自于加州大学伯克利分校，是面向入门级机器学习...
机器学习数学相关的知识
10-15
机器学习数学基础是理解和掌握机器学习算法的核心，其中涉及线性代数、概率论、统计学、数值方法等多个数学分支。在机器学习中，线性代数是处理数据的基础工具，它涉及到向量空间、矩阵运算等概念，这些是数据表示和...
机器学习数学基础之矩阵视频教学
06-09
本课程囊括了机器学习理论中所需要的和线性代数相关的所有知识。帮助想入门机器学习的朋友们快速掌握数学基础。 主要内容：1. 矩阵的定义、性质、运算、分解以及应用。2. 线性空间、范数、生成子空间相关知识。
机器学习的数学基础.pdf
04-22
高等数学是机器学习数学基础中最为重要的一部分，它主要包括微积分、微分方程等。其中，导数和微分的概念是高等数学中的核心内容。 导数的定义是用来描述函数在某一点处的瞬时变化率。其数学表达式有两种形式：一种...
机器学习数学篇
Rainbow_1997的博客
11-11 401
资料汇总（转载） 1.线性代数 矩阵表示、矩阵运算、特征根、特征向量是基础中的基础，主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数（Norms），这些都是理解机器学习中基本概念的基础。 国内的线性代数教材偏重于计算而忽视了线性空间，特征值等基本概念阐述。就拿小编来说，虽然考研数学分数还行，但也只知道计算，对于相关概念和知识的应用知之甚少。 线性代数课程首推 MIT的 Gilbert Stran
机器学习之数学概念
Hubert的博客
09-01 244
学习大纲 线性回归 决策树、集成算法 聚类算法 KNN SVM EM 隐马尔可夫 LDA 特征工程 1、常见函数 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math x=np.arange(0.05,3,0.05) x mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 不设置这个就只会把中文显示成方块 mpl.rcParams["axes.u
机器学习数学知识(自用)
ren9855的博客
10-31 192
1.矩阵相乘1.2 求逆矩阵1.3 求矩阵的秩1.判断线性相关1.古典概型。
机器学习（所需要的基础数学知识）
BOTAK
05-16 1944
写这篇文章的主要目的就是记录一下自己在深度学习的旅程中所需要的数学知识，通过这样的方式来记录一下我的学习生活，同时也希望自己的这份博客能够帮助初步进入机器学习领域的同学。 向量 向量点积：向量点积也被称之为数量积，是向量与向量之间相乘的结果，其结果是一个标量a⃗⋅b⃗=∣a∣∣b∣cosθ\vec{a} \cdot \vec{b} = |a||b|cos\thetaa⋅b=∣a∣∣b∣cosθ，在...
机器学习学习数学笔记（序）
ALexander_Monster的博客
04-24 323
Version Date By Change A 2020-4-24 AYZP First Version 前言 学习目的 1）觉得数学好肯定很装逼，所以我要好好学习数学，学习记录笔记 2）听说学习数学可以使脑子变聪明 3）学习数学，应该结合着应用来学，机器学习这个应用就很不错嘛 学习路线 1） B站大佬视频： shuhuai008. 【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～2...
机器学习数学基础
赵广陆
12-22 8396
目录1 线性代数1.1 矩阵定义1.2 矩阵中的概念1.2.1 向量1.3 矩阵的运算1.4 矩阵的转置1.5 矩阵的逆2 微积分2.1 导数的定义2.2 偏导数2.3 方向导数2.4 梯度2.5 凸函数和凹函数3 概率统计3.1 常用统计变量3.2 常见概率分布3.3 重要概率公式 1 线性代数 导语:这些只是很基础的大学数学课本中的知识,如果考研的话,似乎看完这些也只是个知识点回顾,对做题并没有什么帮助.但是对于机器学习这些知识是必知必会的,要不然容易遇到看不懂! 1.1 矩阵定义 由 m ×
机器学习之数学基础
勋勋的博客
09-08 455
1、机器学习的分类 2、得分函数 如图，经过一系列的计算，最后得到的概率值就叫得分函数。这里的w为权重，而怎么得到权重是我们算法的核心目标。得分函数就是对于给定的一个输入，通过计算，得到这个输入属于每种类别的得分。绝大多数机器学习目标希望得到的模型与算法，实际上就是我们的得分函数。 3、损失函数 上述说到w权重值，而权重值怎么求，则需要用到损失函数。损失函数的定义是：衡量模型模型预测的好坏。即损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。损失函数越小，模型就越好。我们希望的便是找到一个得分函数使得其损失
机器学习数学基础必备知识点
线性代数是机器学习数学基础中不可或缺的一部分。它主要研究向量、向量空间（或称线性空间）、线性变换以及线性方程组。在机器学习中，线性代数的向量和矩阵运算是数据处理的基础。特别地，向量空间中基的概念、向量...
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