机器学习中的数学全集 tsinghua 石溪

最新推荐文章于 2024-12-25 18:07:28 发布
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#概率论 #矩阵 #线性代数

本文详细分析了C#编程语言的最新特性，包括C# 10的改进和.NET 6框架的应用。通过实例展示了如何利用这些新特性提升软件开发效率和代码质量，同时探讨了跨平台开发的可能性和最佳实践。此外，还讨论了.NET生态系统中的依赖注入、Blazor WebAssembly和ASP.NET Core的最新进展。
为什么要学习机器学习
白话机器学习
04-10 2815
01 为什么从机器学习开始？ 人工智能简单理解就是由人类制造出的机器所表现出的智能，并以此指使机器像人一样决策，它的范围非常广、分支众多（比如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等）。 机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，它是实现人工智能最重要的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法。另外，目前十分火热的深度学习是一种实现机器学习的技术，也是机器学习的一个分支。从这些关系表征了一个实事，机器学习就是人工智能的核心。 02 机器学习是个啥？ 机器学习的核心就是数据，算法（模..
机器学习入门&安装Anaconda
最白の白菜的博客
11-24 2033
机器学习入门&安装Anaconda 前言 Python基础其实有Java的学习经历差不多一个星期就可以学完了，但是我用了将近两星期，算是边玩边学吧，总的来说基础就跟Java的东西差不多，无疑就是多了元组，列表和字典的一些操作和语法。后面又学习PR剪辑，算是满足的自己的临时兴趣，不过之后学习到vlog阶段要买相机什么的，学生党没钱（手动狗头），所以先缓缓学习PR，继续在学习Python的这条道路上走下去，我的学习方向是人工智能机器学习+深度学习。至于我为什么学习Python，不学Java了，因为我得紧
机器学习中的数学（全集）
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机器学习中的数学（中）
bwqiang的博客
06-01 620
3、概率问题   这一部分，我们简要说明一些概率论的基本概念。 3.1 概率（Probability）   概率空间是一个由三个部分组成的三元组：一个样本空间，一个事件集和一个概率分布。 样本空间Ω\OmegaΩ：一次试验中所有基本事件或可能输出结果的集合。 事件集F\mathcal FF：样本空间中的一个子集。 概率分布：P\mathbb PP是将所有事件F\mathcal FF的集合的映射到[0,1][0,1][0,1]，即P[Ω]=1\mathbb P[\Omega]=1P[Ω]=1，对所有互斥事件
机器学习中的数学
e891377的专栏
12-20 1704
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
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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 ...
机器学习中的数学系列
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目录： 机器学习中的微积分 机器学习中的概率与统计 机器学习中的矩阵论 转载于:https://www.cnblogs.com/naniJser/p/5641935.html
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cuml机器学习GPU库 sklearn升级版AutoDL使用
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最近在做机器学习任务的时候发现我自己的数据集太大，直接用sklearn 跑起来时间很长，然后问GPT得知了有CUML库，后来去研究了一下，发现这个库只支持linux系统，从官网直接获取下载命令基本上也实现不了最后，选择使用AutoDL租了一个GPU来安装这个库。具体步骤如下。如果是正常讨论的话本身电脑就是liunx系统，按照道理说，直接去下面的官网链接去过去下载指令就可以了。进去之后的界面如下，反正我是没有成功，单我看似乎别人都是这吗做的，所以姑且把链接贴上。
机器学习的数学基础.pdf
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机器学习数学基础，包括高斯分布，贝叶斯公式，最小二乘法，矩阵特征值分解，SVD，手写pdf，为什么摘要要写这么长，我真是服了，有用吗，不如就写十个字就行
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