qq_42803467的博客

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总结总结总结

1.二维随机变量及其联合分布2.二维离散型随机变量的分布3. 二维连续性随机变量的密度 4.常见二维随机变量的联合分布5.随机变量的独立性和相关性6.两个随机变量简单函数的概率分布7.重要公式与结论...

1.随机变量及概率分布取值带有随机性的变量，严格地说是定义在样本空间上，取值于实数的函数称为随机变量，概率分布通常指分布函数或分布律2.分布函数的概念与性质3.离散型随机变量的概率分布4.连续型随机变量的概率密度5.常见分布6.随机变量函数的概率分布7.重要公式与结论...

叮叮叮~~首先恭喜你成为了研究生，那么AI领域的研究生究竟需要做什么，或者说要怎么展开科研呢，下面我来介绍一下。目录〇、科研要做什么？老问题新方法新问题老方法新问题新方法一、科研的大致流程二、如何选定一个领域1.关注前沿动态 ： Google Brain、microsoft Research 大公司的科研组。2.了解科研趋势3.结合个人情况三、怎么开始熟悉一个领域善用信息，学会借助他人的力量：文献综述四、掌握通用知识技能掌握一定的梳理知识熟练代码实

1.事件的关系与运算2.运算律3.德摩根律4.完全事件组5.概率的基本概念6.概率的基本公式7.事件的独立性8.独立重复实验9.重要公式与结论

小结一下使用神经网络时的步骤：网络结构：第一件要做的事是选择网络结构，即决定选择多少层以及决定每层分别有多少个单元。第一层的单元数即训练集的特征数量。最后一层的单元数是训练集的结果的类的数量。如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。我们真正要决定的是隐藏层的层数和每个中间层的单元数。如何训练神经网络： 参数的随机初始化 利用正向传播方法计算所有的h_{\theta}(x) 编写计算代价函数 J 的...

目录一、行列式1.行列式按行（列）展开定理二、矩阵矩阵的线性运算1.矩阵的加法2.矩阵的数乘3.矩阵的乘法4.$$A ^ { T } , A ^ { - 1 } , A ^ { * }$$三者之间的关系5.有关$$A ^ { * }$$的结论6.有关$$A ^ { - 1 }$$的结论8.分块求逆公式一、行列式1.行列式按行（列）展开定理二、矩阵矩阵的线性运算1.矩阵的加法 2.矩阵的数乘3.矩阵的乘法...

$$d S = \sqrt { 1 + y ^ { 2 } } d x$$

梯度下降 正规方程 需要选择学习率???? 不需要 多次迭代 一次运算得出 当特征数量????大时也能较好适用 需要计算(????????????)−1 如果特征数量????较大则 运算代价大，因为矩阵逆的计算时间复杂度 为????(????3)，通常来说当????小于 10000 时还是 可以接受的 适用于各种类型的模型

1 矩阵和向量如图：这个是4×2矩阵，即4行2列，如mmm为行，nnn为列，那么m×nm×nm×n即4×2矩阵的维数即行数×列数矩阵元素（矩阵项）：A=[1402191137182194914371471448]A=\left[ \begin{matrix} 1402 & 191 \\ 1371 & 821 \\ 949 & 1437 \\ 147 & 1448 \\\end{matrix} \right]A=⎣⎢⎢⎡​140213719491

最近一直在使用jupyter lab写一些代码和练习，jupyter lab支持markdown，非常容易使用，但是今天编写代码的时候，点击运行不会输出结果。出现这种状况很有可能是自动检测设置关了解决方法：打开设置，将自动检测设置打开...