如何学习机器学习中的数学？ - 知乎 有高斯混合模型动图 卷积动图 等动图

最新推荐文章于 2025-11-24 14:29:42 发布
转载 最新推荐文章于 2025-11-24 14:29:42 发布 · 134 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.zhihu.com/question/426104377
文章标签：

#概率论 #线性代数 #机器学习

博客聚焦于如何学习机器学习中的数学。机器学习与数学紧密相关，涉及概率论、线性代数等知识。了解学习这些数学知识的方法，对掌握机器学习至关重要。
大语言模型应用指南：机器学习的过程
AI天才研究院
06-27 810
在过去的几年里,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,很大程度上要归功于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的技术,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类编写的自然语言输出。随着计算能力的不断提高和海量数据的积累,训练大规模语言模型成为可能。这些模型在广泛的自然语言处理任务中表现出色,包括机器翻译、文本摘要、问答系统、内容生成等,展现出令人惊叹的语言理解和生成能力。
深度学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
【图像处理基础知识】-混合高斯背景建模
qq_42152399的博客
05-20 1万+
1、原理转载地址：https://www.cnblogs.com/wangjunqun/p/3337840.html----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------目前，基于二值化图像提取...
高斯混合模型(GMM--Gaussian mixture model)
YQMind的博客
12-21 4004
参考：李航《统计学习方法》 http://blog.youkuaiyun.com/xmu_jupiter/article/details/50889023 https://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/24/3036447.html **GMM是用来做非监督学习的聚类的。下图可以直观知道什么是聚类： 一、GMM模型定义** GMM应用广泛，在许多
从零开始掌握Python机器学习：十四步教程 - 知乎专栏
大熊
06-29 5337
从零开始掌握Python机器学习：十四步教程 - 知乎专栏Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：7 ...
计算机视觉学习路线图：从入门到专家
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-06 7万+
计算机视觉学习路线图：从入门到专家​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，计算机视觉学习路线图从七方面展开。先强调数学基础，含线性代数、概率统计和微积分；接着介绍 Python、OpenCV 等编程语言与工具；涵盖边缘检测、特征提取等经典算法；阐述深度学习中 CNN 结构、经典模型及实现；涉及目标检测、图像分割等高级专题；包含图像分类、目标检测和人脸识别等项目实战；最后提及科研进阶的论文阅读、项目参与和论文发表，助学习者从入门到专家。
从机器学习到大模型（零基础）
输出既学习
10-19 6985
零基础从机器学习入门到搞懂大模型
[机器学习入门] 笔记1 卷积神经网络 CNN 的相关概念理解
qq_51533157的博客
10-19 865
闭上眼睛思考一下，就懂了。维基百科维基百科写的也蛮好的。不同的领域，会拿不同的例子进行类比。在图像处理里，我暂且将卷积理解为一个卷积核就是规定了周围像素点对当前像素点的产生的影响（类似于g函数，不过与时间无关）。在卷积神经网络的图像预处理中，一个过滤器的卷积核就是规定了，一个像素点会对周围像素点的试探，
【深度学习】知乎高赞：深度学习如何调参？
fengdu78的博客
08-21 5858
深度学习如何调参？看看高赞的回答：高赞回答一 作者：Towser链接：https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/862075836总结一...
[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）
杨秀璋的专栏
07-09 2万+
分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念，并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集，从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己领域的知识，从而创造价值。 19.1 分类 19.1.1 分类模型 与前面讲述的聚类模型类似
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
机器学习西瓜书期末复习（含经典题）
2302_77045867的博客
01-03 1465
搬过来些Obsidian中记录的有关机器学习的内容，待优化
最大熵原理（Principle of Maximum Entropy，MaxEnt）的个人理解
m0_62638970的博客
11-22 759
最大熵原理的个人理解
线性代数 - 初等变换与线性方程组联系（矩阵展示）
二分掌柜的
11-23 92
flyfish
【矩阵分析】λ-矩阵化为Smith标准形
vvvdg的博客
11-20 901
对于任意λ-矩阵AλA(\lambda)Aλ，存在可逆的λ-矩阵PλP(\lambda)Pλ和QλQ(\lambda)QλPλAλQλdiagd1λd2λdrλ00PλAλQλdiagd1​λd2​λdr​λ00diλdi​λ是首一多项式（最高次项系数为1）diλ∣di1λdi​λ∣di1​λ（整除关系）rrr是AλA(\lambda)Aλ。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 591
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在WAF安防中的应用
最新发布
servepeople的博客
11-24 502
摘要： Web应用防火墙（WAF）中，AI/ML技术通过异常流量检测（如自编码器）、恶意Payload识别（CNN/LSTM）、攻击分类（XGBoost）等方案，有效应对未知威胁和变形攻击。结合用户行为分析（LSTM）与误报优化（主动学习），提升防御精准度。落地工具涵盖Scikit-learn、TensorFlow（模型训练）、Hugging Face（NLP处理）及TensorRT（部署加速），并依赖OWASP等安全数据集。技术核心在于通过语义/时序特征建模，突破传统规则引擎的局限性，实现低延迟、高并发的
基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
11-24 691
本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
11-21 1010
今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
多个微服务怎么合并成为一个服务? - 知乎
07-14
多个微服务合并为一个服务的过程通常被称为服务合并或服务重构。下面是一些常见的方法和步骤： 1. 分析微服务之间的关系：首先，需要对现有的微服务架构进行分析，了解每个微服务的功能和相互依赖关系。这将有助于确定哪些微服务可以合并。 2. 识别公共功能和模块：识别具有重复或相似功能的微服务，并确定可以合并为单个服务的公共功能和模块。 3. 重构代码和数据库：将选定的微服务进行重构，将其代码和数据库结构调整为更适合合并为一个服务的形式。这可能涉及到代码重组、数据库表合并或重命名等操作。 4. 处理依赖关系和通信：确保合并后的服务能够处理原来微服务之间的依赖关系和通信方式。这可能需要对代码进行修改，以适应合并后的架构。 5. 测试和验证：在合并完成后，进行全面的测试和验证，确保合并后的服务能够正常运行并满足预期的功能和性能要求。 6. 部署和监控：将合并后的服务部署到生产环境中，并确保有适当的监控机制来监测其运行状态和性能。 需要注意的是，服务合并可能需要考虑到性能、可伸缩性、安全性和可维护性等方面的因素。另外，合并微服务可能会带来依赖关系和通信复杂性的增加，因此在进行服务合并之前需要仔细评估和规划。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值