机器学习数学基础（预习第2课）

最新推荐文章于 2025-08-15 17:26:04 发布
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该博客围绕机器学习数学基础预习第2课展开，但具体内容仅罗列了数字1 - 5，未呈现关键信息技术信息。

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【人工智能导论】支持向量机算法分析预习报告：深入理解SVM原理与鸢尾花数据集分类实验设计
04-14
适合人群：具有一定的数学基础和编程经验，正在学习或从事机器学习和数据挖掘领域工作的学生或研究人员。; 使用场景及目标：①适用于需要理解SVM算法原理及其应用的学习者；②帮助研究者掌握如何使用SVM进行分类任务...
数学人教B版选修1-1素材预习导航323导数的四则运算法则Word版含解析.doc
09-03
在数学中，导数的四则运算法则是微积分中的基础知识点，它涉及函数和、差、积、商的导数运算。...通过预习和学习这些法则，不仅可以加深对微积分知识的理解，也能够为将来的学习和研究奠定坚实的数学基础。
机器学习-算法决策树学习笔记（详解）
一念执着
03-26 913
决策树的概念 决策树是一种非参数的监督学习方法，既可以用于分类，也可以用于回归。 决策树的目标是创建一个模型，从数据特征中进行学习，进而推断出简单决策规则，用来预测目标变量的值 决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。 # 个人理解 就是按照一定的决策树构建规则来构建一个决策树， 将数据集中的各个属性...
机器学习Day 03
weixin_37972215的博客
01-03 202
线性模型 基本形式 给定一个由d个属性描述的示例x=(x1,x2,...,xd)d个属性描述的示例x=(x_1,x_2,...,x_d)，其中xi是x在第i个属性上的取值x_i是x在第i个属性上的取值，线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的现实组合来进行预测的函数，即 f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w_1 x_1+w_2 x_2+...+
决策树算法讲解
misaka的博客
04-23 2390
简介 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每一个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。它基于二元划分策略（类似于二叉树）。 一棵决策树包括一个根节点、若干个内部节点（决策点）和若干个叶节点（决策结果）。 叶节点对应决策的结果，而其他节点对应一个属性测试。决策树学习的目的就是构建一棵泛化能力强的决策树。 在分类问题中，决策树表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then...
机器学习入门：让机器变聪明的魔法课⚡(一)
qq_75211380的博客
07-11 1143
机器学习（Machine Learning）：让计算机通过数据自动找规律，然后用这些规律来预测或决策的技术。听起来还是很抽象？机器学习的本质：让机器从数据中自动找规律三大学习门派：监督学习、无监督学习、强化学习学习的基本流程：数据→预处理→训练→验证→应用常见算法介绍：从简单的线性回归到复杂的神经网络动手实践：完成了第一个预测项目恭喜你！🎉 你已经正式踏入了机器学习的大门。虽然今天我们只是浅尝辄止，但你已经掌握了核心概念。就像学游泳一样，理论知识很重要，但最终还是要跳到水里才能真正学会。
第一阶段_基础知识-Day 2: 机器学习基本原理和常见算法
qq_26394753的博客
08-15 532
本文介绍了机器学习的基本概念、分类方法和常见算法。主要内容包括：1) 机器学习与传统编程的区别，强调机器学习通过数据自动学习规则；2) 机器学习的主要分类方式，包括监督学习（分类/回归）、无监督学习（聚类/降维）、半监督学习和强化学习；3) 常见算法如线性回归和逻辑回归的原理、特点及Java实现示例；4) 机器学习的基本流程，从数据收集到模型部署的完整过程。文章通过图表和代码示例帮助读者理解机器学习的基本原理和应用。
机器学习的第一课
Tangtangli_的博客
07-07 635
机器学习基础：线性回归与梯度下降 本文梳理了机器学习中的线性回归基础概念和优化方法。主要内容包括： 线性回归基础：介绍了线性回归的矩阵表示和基本术语（训练集、特征、目标值等），解释了模型从输入到预测的完整流程。 线性回归方程：详细说明了单样本和多样本情况下的线性模型表示，引入平方误差（MSE）作为损失函数，并阐述了参数优化的目标。 解析解：展示了如何通过矩阵运算直接求解最优参数，包括将偏置项融入权重矩阵的数学推导过程。 梯度下降：作为无法获得解析解时的替代方案，解释了梯度下降的基本原理和更新规则，强调了学习
大数据Spark实战第七集 机器学习和数据处理
fegus的博客
04-30 1656
机器学习是什么： 机器学习与机器学习工作流 在开始本课时的学习之前，我们先来讲解上个课时的思考题：成环的路径会使消息一直传递下去，所以需要在发送消息时对消息最初出发的顶点和当前顶点进行校验。 下面我们进入本课时的学习，整个模块 6 主要学习 Spark 的机器学习套件 MLlib。MLlib 在功能上与 Scikit-Learn 等机器学习库非常类似，但计算引擎采用的是 Spark，即所有计算过程均实现了分布式，这也是它和其他机器学习库最大的不同。 但在学习 MLlib 的时候，你大可不必关注其分布式细节，
留言送书：又一机器学习入门力作
baidu_25854831的博客
12-26 306
送书方式见文末，先听我好好介绍这本书。近日，公众号“量子位（ID：QbitAI）编译的一组数据曝光了爱彼迎（Airbnb）、AR新锐Magic Leap等12家独角兽公司的工程师薪酬水平...
深度学习的数学基础--笔记01
qq_52245889的博客
03-14 493
数学视角，理解深度网络
机器学习数学课程系列之微积分选讲
标题中提到的“第2课 微积分选讲_4”指向了课程的特定部分，即在一门机器学习数学基础课程中，作为第二课的微积分讲解。微积分在数学乃至机器学习领域扮演着核心角色，其中包含了微分、积分和极限等概念，它们是理解...
基于Matlab开发的人脸识别考勤系统_人脸识别考勤系统_人脸扫描分割预处理灰度化尺度归一化特征提取对比人脸库数据_输出姓名性别学号等识别结果_统计每人打卡次数时间_一键导出考勤表.zip
12-22
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Jill5_KG-RNN_46300_1766321738791.zip
12-22
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基于Java的学生选课与成绩管理系统的设计与实现
12-22
本系统旨在构建一套面向高等院校的综合性教务管理平台，涵盖学生、教师及教务处三个核心角色的业务需求。系统设计着重于实现教学流程的规范化与数据处理的自动化，以提升日常教学管理工作的效率与准确性。 在面向学生的功能模块中，系统提供了课程选修服务，学生可依据培养方案选择相应课程，并生成个人专属的课表。成绩查询功能支持学生查阅个人各科目成绩，同时系统可自动计算并展示该课程的全班最高分、平均分、最低分以及学生在班级内的成绩排名。 教师端功能主要围绕课程与成绩管理展开。教师可发起课程设置申请，提交包括课程编码、课程名称、学分学时、课程概述在内的新课程信息，亦可对已开设课程的信息进行更新或撤销。在课程管理方面，教师具备录入所授课程期末考试成绩的权限，并可导出选修该课程的学生名单。 教务处作为管理中枢，拥有课程审批与教学统筹两大核心职能。课程设置审批模块负责处理教师提交的课程申请，管理员可根据教学计划与资源情况进行审核批复。教学安排模块则负责全局管控，包括管理所有学生的选课最终结果、生成包含学号、姓名、课程及成绩的正式成绩单，并能基于选课与成绩数据，统计各门课程的实际选课人数、最高分、最低分、平均分以及成绩合格的学生数量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
热红外图像温度检测与处理系统_基于MatlabGUI的热红外图像灰度化加噪去噪算法对比温度标定带像素温度提取及可视化软件_用于工业设备故障诊断建筑能耗分析医疗体温筛查电.zip
12-22
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MODWT：基于MATLAB的最大重叠离散小波变换（MODWT）算法的完整实现
最新发布
12-22
最大重叠离散小波变换（MODWT）是传统离散小波变换（DWT）的重要扩展，它通过最大重叠的滑动窗口方式进行多尺度分解，有效克服了DWT的平移敏感性和对数据长度的严格限制。MODWT的核心优势在于其平移不变性和冗余分解特性，能够更精确地捕捉信号的局部特征，同时提供丰富的时频局部化信息。与DWT相比，MODWT对信号长度没有严格要求（无需是2的幂次方），且每个分解层级都包含相同数量的系数，极大方便了多尺度分析与重构。该方法已广泛应用于信号去噪、特征提取、非平稳信号分析等领域，特别适合处理具有复杂时频特性的实时信号。
基于MATLAB实时视频处理与图像分析技术的驾驶员疲劳状态监控预警系统_眼部检测_人脸定位_眼睛状态识别_闭眼频率统计_疲劳驾驶判别_实时监测_报警提示_大巴司机安全驾驶保障_智能.zip
12-22
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基于APDL的含缺陷管道失效概率计算与可靠性分析程序
12-22
本工作基于ANSYS平台，利用其参数化设计语言APDL开发了两个独立的脚本程序。这些程序的核心功能是执行带缺陷管道的失效概率数值计算。通过调整程序中的输入参数，该计算方法可进一步推广应用于多种工程结构的可靠性评估。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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