机器学习数学基础（考研）高数、线代、概率论

最新推荐文章于 2024-03-25 22:02:50 发布
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分类专栏： 机器学习
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36584335
本文深入探讨了机器学习中不可或缺的概率论和数理统计基础知识，涵盖了从基本概念到复杂理论的全面内容，为理解机器学习算法提供了坚实的数学支撑。

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高等数学/概率论/数理统计/线性代数/离散数学面试-核心概念-问题理解
m0_64198455的博客
08-11 1726
特征值与特征向量是线性代数中的概念，它们与线性变换有关。在线性变换中，如果存在非零向量 v ，使得当该向量通过变换后，其方向不变，只是长度发生了变化，那么这个向量 v 就是特征向量。而这个长度变化的比例因子，即变换前后向量长度的比值，称为特征值。数学公式表示：通俗易懂的解释：想象一下，你有一个可以伸缩的橡皮筋，这个橡皮筋可以代表一个向量。现在，你有一个特殊的机器，它可以改变橡皮筋的形状，但不会改变它延伸的方向。当你把橡皮筋放入机器中，机器会拉伸或压缩橡皮筋，但橡皮筋的方向保持不变。
机器学习数学基础
daw的博客
07-14 550
机器学习数学基础 总共可以分为五块：高数、线代、概率论与数理统计（考研三大块）、随机过程和mcmc抽样（最后两个严格意义上也属于数理统计的内容）。 本人是应统专业的，后面的就先鸽一下，前面高数线代的内容在这里先补充一下，其实大部分考研也学过，这里就展示下思维导图吧。 高等数学 线性代数 随机牛顿法及其代码实现 Rosenbrock函数 Rosenbrock函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数，由Howard Harry Rosenbrock在1960年提出，因其函数形状类似香蕉，故别名为香蕉函数：
Deep Learning Chapter01：机器学习中高数知识
北山啦的博客
05-08 1301
机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。
机器学习八股文(考研复试自用)
最新发布
weixin_54262350的博客
03-25 2946
​ 机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念，它是一个结合了多个学科如概率论，优化理论，统计等，最终在计算机上实现自我获取新知识，学习改善自己的这样一个研究领域。
复试——机器学习与深度学习
m0_56220564的博客
02-29 682
1.距离度量：欧式距离（计算特征之间相似度）2.确定邻居数量3.投票机制。
我的考研简史
07-05 474
封面图by：Disco Diffusion prompts：A beautiful painting of a long detour in forest回头看，自感走过的弯路多的离谱，同龄人中一帆风顺者已是我无法高攀的存在，不知道自己为什么就这么难。目前状态外人看来已经很舒适，但是我却还未找到平衡点自洽。最近在为视频找方向，这里就先简单回忆一下我的考研史吧，希望像曾经的我一样迷茫的人多个思路。我普通一本学计算机，后来阴差阳错或者脑子进水着迷炒股，那是08金融危机前一年，市场很疯狂。 应该是迷迷糊糊也赚了点
考研数学解题技巧：高数、线代与概率全方位学习指南
标题中提到的“历年考研数学各类题型高数线代概率解题方法学习”涉及到几个关键的知识点，包括考研数学、高等数学、线性代数以及概率论与数理统计。以下是这些知识点的详细说明。 首先，考研数学通常分为数学一、...
考研高数 和线性代数概率论总结
05-10
标签“高数 考研 线代 概率论”指明了这个知识点总结针对的学科和用途，高数即高等数学，考研指的是研究生入学考试，线代是线性代数的简称，概率论则是研究随机事件发生可能性的数学分支。 内容部分中提及的高等...
浙大盛骤考研数学概率论课件精华解析
根据给定文件的信息，可以了解到我们目前讨论的是关于考研数学概率论的学习材料，特别是针对准备浙江大学（浙大）研究生入学考试的考生。这份课件是由盛骤教授所编写的。为了深入探讨这一知识点，以下内容将涉及考研...
研究生初学机器学习的几点建议
南宫轩翰的博客
05-18 9267
      通过我自己的这大半年的接触和了解，结合找工作需要现对于如何入门机器学习提几点自己的看法。如果你以后要想干算法工程师、机器学习工程师，数据挖掘工程师。那么请你好好看一下我下面说的话。 ============================================================================ 总路线        先学机器学习，再学深度...
研究生如何入门机器学习？
Java_college的博客
08-10 1052
机器学习融合了概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的复杂技术，但是其实真正学的时候，最有用的还是线性代数和高等数学的知识，所以一定要把这两个科目的基础打牢。教授的课程也不错，讲课生动有趣，并且有的内容是可以和Ng相互补充，还有唐宇迪的课也适合小白入门，比较通俗易懂，有时间的话建议一起看。西瓜书的时候，整个人学完一天脑袋都是痛的，公式晦涩难懂，不适合新手学习，不是直接学习西瓜书。通过自己大半年的接触和了解，结合一些大佬们的需求，对于如何入门机器学习提出自己的几点看法。.........
机器学习，数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么？
tablaneyc的专栏
02-14 2274
知乎用户机器学习、数据挖掘 话题的优秀回答者1,475 人赞同了该回答这是一个很难回答的问题，每个人的基础不同起点也不同，需要学的东西也完全不一样。先说我的观点：不要想一下子吃成一个胖子；很多时候，想吃的越多反而什么也消化不了。让我们先看一道面试题（非原创）：一条路上有N棵树，每棵树都有两个指标，一个是位置a_i（是整数），一个是体积w_i（是整数），现在要把这些树砍下来，运到K个仓库，我该如何选...
AI学习路线-转载
u013470943的博客
06-09 649
重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！ AIUnion 机器学习算法那些事 5天前 ID:AIUnion 公众号：Datawhale 温馨提示：文章较长，建议大家先收藏或转发，有时间细看 【导读】 本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、...
研究生学习生涯之机器学习篇
qq_40356040的博客
03-22 598
《使用Scikit Learn、Keras和TensorFlow进行机器学习》笔记第二章 端到端的机器学习项目创建测试集方法二：分层抽样 第二章 端到端的机器学习项目 创建测试集 import numpy as np # 方法一：随机抽样，缺点：每次运行时的测试集都不相同 def split_train_test(data, test_ratio): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data))#洗（牌/数据）函数 test_se
重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！
天才幻想家
05-06 1467
今天一早看到了 Datawhale 推送的一篇文章，总结了非常全面的关于 AI 的学习资料，作者是 Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献的，可谓是非常良心了，如果大家有想入门学习 AI 的，可以来看下这些资料，希望对你有所帮助哈。 转载来源 公众号：Datawhale 阅读本文大概需要 13 分钟。 【导读】 本文由知名开源平台，AI 技...
计算机机器学习 考研学校_机器学习的东西学校不教
weixin_26726011的博客
09-06 384
计算机机器学习 考研学校If you are a Machine Learning/Data Science enthusiast who desires to enter this field, chances are you must have taken Coursera or Fast.ai’s Deep Learning Specialization, or have come to K...
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