高阶机器学习的数学基础

最新推荐文章于 2023-04-28 00:57:49 发布
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分类专栏： 在大学-机器学习方面 文章标签： 计算机 数学
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//2014年6月4日


和机器学习和计算机视觉相关的数学

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8084511


Learning中的代数结构的建立

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8084500


一个MIT计算机博士对数学的思考

http://blog.youkuaiyun.com/moodytong/article/details/6860181

机器学习数学基础
Java/Python大数据随笔
01-31 3145
向量可以形象化地表示为带箭头的线段，箭头所指的方向代表向量的方向，线段的长度代表向量的大小。张量是一种泛化的多维数组概念，它可以是任何维度（秩）的，例如向量（矢量）是一阶张量，矩阵是二阶张量，高于二维的称为三阶张量、四阶张量等。总的来说，标量是最简单的数据形式，而向量、矩阵和更高维度的张量则是复杂度逐渐增加的多维数据结构，它们在现代科学和技术的许多领域中都扮演着重要角色。对于行列数相同的两个或多个向量，点积运算就是对这两个或多个向量对应位相乘后求和的操作，点积的结果是一个标量。
机器学习需要的数学基础以及详细解释
11-24
机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，其核心离不开坚实的数学基础。机器学习中的算法设计和数据分析均需运用到高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学知识。下面将详细介绍这些数学基础知识点。 首先，...
【2020】清华大学《高级机器学习》课件和专家特邀报告(附pdf下载)
zandaoguang的博客
08-18 727
【导读】今天给大家推荐一门清华大学2020年春季的课程-《高级机器学习》，本文为大家整理收集了该课程的课件PPT以及该课程邀请了Jian Tang 、李航、杨强、李沐、李磊等5位AI专家...
机器学习高阶训练营
xuan2717的博客
12-14 648
课时001： mlcamp_course_info.mp4 课时002： 课程介绍.mp4 课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4 课时004： transportation problem.mp4 课时005： portfolio optimization.mp4 课时006： set cover problem.mp4 课时007： duality.mp4 课时008： 答疑部分.mp4 课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4 课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4 课时011：KKT
机器学习高阶认识(一): 机器学习假设与迁移学习
天狼啸月1990的博客
07-01 581
传统机器学习的主要假设之一（例如上文所述的监督学习） 是用于训练分类器的训练数据和用于评估分类器的测试数据属于相同的特征空间，并且遵循相同的概率分布。但是，由于人的可变性，在许多应用中经常违反这一假设[55]。 reference: A. M. Azab, J. Toth, L. S. Mihaylova, and M. Arvaneh, “A review on transfer learning approaches in brain–computer interface,” inSigna.
高级的机器学习
james570的专栏
10-30 850
那位同学看懂了后可以讲讲啊，我只知道有这事啊 机器学习有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可
机器学习高阶理论知识列表
yocencyy的专栏
03-03 638
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/1MM0_wk43WARz4c5WWuzCQ 个人学习收藏，侵删 ------------------------------------------------------------------------------- 也不断升高，如果对自己没有很高的要求，其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。 为了迎合时代的需求，我们去年推出了《机器学习高端训练营》。这个训练营的目的很简单：想培养更多高端的人才，帮助那些即将或者目前从事科研或已从.
机器学习的数学基础
12-22
机器学习作为一种以计算机为工具、数据为研究对象、学习方法为中心的跨学科领域，其数学基础尤为重要。掌握机器学习的数学理论基础对于深入理解机器学习的算法和应用至关重要。接下来，我们将详细阐述机器学习所涉及...
微积分基础-机器学习-程序员的数学基础
最新发布
09-05
在机器学习和数据科学领域，微积分是程序员必须掌握的数学基础之一。本文将从微积分的基本概念出发，深入浅出地介绍微积分在机器学习中的应用。 首先，我们要理解什么是导数。导数是微积分中最为基础的概念，它描述...
机器学习的数学基础：导数、微分与高阶导数
本文主要探讨了在ArcGIS Engine中进行三维开发的相关知识点，同时涉及了机器学习所需的数学基础知识，包括高等数学、线性代数、概率论和数理统计等内容。 在三维开发中，函数的使用至关重要。对于离散型和连续型...
机器学习高级算法梳理一 ——集成学习
倩mys的博客
05-12 1406
集成学习 文章目录集成学习一、集成学习简介二、BoostingAdaBoost算法梳理三、Bagging四、随机森林五、结合策略六、sklearn实现Adaboost七、应用场景 一、集成学习简介 1、概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，即合并多个模型来提升机器学习性能 个体学习器：由一个现有的学习算法从训练数据产生，亦称基学习器。 2、集成学习方法 串行集成方法：串行集成的基本动机是...
机器学习30天进阶实战
优快云学习
03-08 1000
课程特色：1. 风格通俗易懂，最接地气的讲解2. 丰富案例教学，全程皆实战3. 计算机视觉与自然语言处理双管齐下课程介绍：机器学习进阶实战30天旨在帮助大家快速掌握机器学习中的经典算法与实战策略，课程从实战角度出发，通过实际的案例来讲解算法的应用与提升。进阶篇引入当下热门的计算机视觉与自然语言处理，结合tensorflow框架展开实战分析，帮助同学们快速使用机器学习中的高阶算法进行实际应用。&gt...
机器学习——线性回归（一元、多元、高阶、交互项）R语言
misslink的博客
03-28 1420
机器学习线性回归（一元、多元、高阶、交互项）R语言
高阶完全非线性偏微分方程组的机器学习近似算法(笔记)
minfanphd的博客
11-13 2177
将神经网络方法应用于偏微分方程，是近年的一个前沿方向。本文是对论文Machine learning approximation algorithms for high-dimensional fully nonlinear partial differential equations and second-order backward stochastic differential equations的初步理解，仅作为笔记。
机器学习高级算法梳理二 —— GBDT
倩mys的博客
05-14 878
文章目录GBDT一、前向分布算法二、负梯度拟合三、损失函数四、回归五、二分类、多分类六、正则化七、优缺点八、sklearn参数九、应用场景 GBDT GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是...
机器学习高阶模型介绍（2）
m0_72410588的博客
04-28 330
随着机器学习的迅速发展，越来越多的高阶模型被开发出来并应用到各个领域。这些模型通常能够处理更为复杂的数据和任务，并取得更好的效果。在本文中，我们将介绍一些常见的机器学习高阶模型。
机器学习、数据挖掘中所谓的低阶、高阶特征
热门推荐
renzhentinghai的博客
07-25 1万+
线性组合是一阶特征，有n个有效的线性组合就是n阶特征，注意这里的有效的组合，比如线性-线性组合，只能算一个有效的线性组合，线性-非线性-线性，这样算两个有效的线性组合。如果只是说高阶特征，可以理解为经过多次线性-非线性组合操作之后形成的特征，为高度抽象特征。如， 这里所说的低阶、高阶组合特征应该是这么理解。 注：由于没查到比较权威的资料，仅作为个人理解记录一下，以后工作中或者读paper时...
（statistic）各种多元相关系数
经管与EE复合奇葩专业的专栏
09-04 7877
在多元回归分析中，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两变量之间的相关系数。 在多元相关分析中，简单相关系数可能不能够真实的反映出变量X和Y之间的相关性，因为变量之间的关系很复杂，它们可能受到不止一个变量的影响。这个时候偏相关系数是一个更好的选择。 假设我们需要计算X和Y之间的相关性，Z代表其他所有的变量，X和Y的偏相关系数可以认为是X和Z线性回归得到的残差Rx与Y和Z线性回归得到的残差Ry
(statistic)回归分析与相关分析与R^2
经管与EE复合奇葩专业的专栏
06-20 7600
如果自变量是随机变量即模型Ⅱ回归分析所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下仍采用“最小二乘法”但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的未考虑自变量的随机误差在以估值为目的如计算可决系数、回归系数等的情况下应使用相对严谨的方法如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”。显然对于回归分析如果是模型Ⅱ回归分析鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”
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