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原创 机器学习和哲学
人们认识因果关系，是要从当下的时空中的物质的发生的作用得到的，我们称为经验，经验往往受限于时空。人的理性能力是建立在感应和逻辑思维的能力上的，通过经验上的比对，通过抽象思维能力，归纳成类。先进行感知的采集经验上的素材，后经过抽象思维加工，形成更一般的概念。先验感知能力是感应时空和表象的基础，也就是说先验感应能力是感应世界的通道。人的先验逻辑能力，就是认识到表象在时空的连续变化的能力。通过人的理性和先验逻辑能力进行对象之间的因果关系的描述。人们的先天被赋予的能力叫先验感应能力，比如直观，知觉。
2023-12-26 20:34:31
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原创 深度学习与机械唯物主义：哲学分析
通过分析深度学习的反向传播算法、局部计算和全局协调的机制，以及执行过程的自动化，本文阐述了深度学习如何体现机械唯物主义的基本概念，包括还原论、局部性和物质决定论。这种任务的自动化，以及缺乏意识推理的特征，反映了机械唯物主义的观点：物质层面的过程是自动进行的，不需要意识的参与。其中，A(l)A^{(l)} 是第 ll 层的激活值，σ\sigma 是激活函数，Z(l)Z^{(l)} 是该层的加权输入，W(l)W^{(l)} 和 b(l)b^{(l)} 分别是该层的权重矩阵和偏置项。
2025-03-16 19:47:42
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原创 涉及到哲学的直觉和数学上的命题和在图灵计算机计算理论的描述
5. 直觉上的视觉很难被形式严格描述，只有能够被数学语言描述的，才能被计算机语言描述 (在图灵机的哲学下的计算机语言就是这样的，涉及到计算和思维的哲学)。2. 依据哥德尔不完备定律，直觉上的命题很难被证明，例如两点直接之间直线最短。1. 哥德尔不完备定律证明了数学系统的命题的不完备性。4. 因此存在一些真的命题，难以被数学语言描述。3. 因此:一些真的命题，难以被数学语言证明。
2024-05-22 19:57:31
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原创 哲学视角下的机器学习以及贝叶斯公式的类别与模型和数据之间的关系
因为必须建立在p(B)的样本空间上既是Q:p(A|B)=p(A∩B)/p(B)=p(AB)/p(B)=M12/M2。可以知道在经验上的知识p(B|A)，通过知识下的经验p(A|B)和知识得到数据的分布规律，再相除所有A的样本概率。因为A发生了，又和B相关 p(B|A)=p(A∩B)/p(A)=p(AB)/p(A)=M12/M1。人的理性能力是建立在感应和逻辑思维的能力上的，通过经验上的比对，通过抽象思维能力，归纳成类。既是A经验和B知识的相关性。代入Q: p(A|B)=p(B|A)*p(A)/p(B)
2023-12-28 18:13:57
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原创 knn算法实战
KNN，即K近邻算法，K近邻就是K个最近的邻居，当需要预测一个未知样本的时候，就由与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。当进行分类预测时，使用K个邻居中，类别数量最多（或加权最多）者，作为预测结果。相似度较高的样本，映射到n维空间后，其距离回避相似度较低的样本在距离上更加接近。可以看出k=2的时候，训练正确率可以为77%。”表示的空缺，进行删除。属性有多个特征值，需要进行映射。随机划分测试集，训练集。
2023-12-24 19:16:24
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离散数学1.ppt
2018-10-30
空空如也
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