深度学习与机器学习算法推导汇总

最新推荐文章于 2024-12-27 15:10:52 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 深度学习与机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weizhifei1234/article/details/88917447
本文提供了一个宝贵的资源链接，其中包含了春秋招面试中常用的数学手推公式。这些公式对于准备技术面试的应聘者来说非常有用。此外，还分享了一个百度网盘链接，提供了更多的学习资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

里面涉及到春秋招绝大多数面试的手推公式

同时分享一个好的链接：https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

百度云盘链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1BS3RvIBpZRDjT_iTVGRvwg 
提取码：h1j6 
分享东西大多数来自于他人博客，仅用于自我学习，不用于商业用途，同时在文中涉及到的文章，感谢那些博客大佬的分享，我只是一个搬运工。

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
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.........
机器学习/深度学习资料
2401_86435672的博客
07-30 1364
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
机器学习&深度学习 常用算法推导
Knife丶小刀博客
06-30 560
基础 以下所有“向量”代表列向量 每一个样本点xxx都是一个向量，多个样本组成矩阵X=[x0,x1,...,xn]X=[x_0, x_1,...,x_n]X=[x0​,x1​,...,xn​] 传统算法 SVM 符号 含义 C 特征通道数 N 样本数 输入：样本矩阵X∈RC×NX∈\mathbb{R}^{C×N}X∈RC×N 输出：超平面权重w∈RC×1w∈\mathbb{R}^{C×1}w∈RC×1，超平面偏置b∈RC×1b∈\mathbb{R}^{C×1}b∈RC×1 定
机器学习算法推导
Acegem的博客
12-25 1834
一、K近邻算法（KNN） 适用场景（优缺点） 低维度下的一个非常高效的算法。 注： 不适合高维度（如1000维以上）— KNN算法核心是计算距离的，若x=(x1, x2, …, x1000)， y=(y1, y2, …, y1000)，但极端情况可能是只有两个特征如x1, x2与y1, y2有用，其他特征与相似度无关，如果则把每一个特征都考虑进来计算距离（相似度）则会不断地削减这两个实际上有用...
比啃西瓜书更高效的“机器学习”方法
Paper weekly
09-24 605
相信很多朋友对机器学习算法都有所了解，有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品！但是仅仅停留在“调包”的阶段。想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost...
我是这样理解--SVM，不需要繁杂公式的那种！(附代码)
mantch
07-11 952
文章目录1. 讲讲SVM1.1 一个关于SVM的童话故事1.2 理解SVM：第一层1.2.1 函数间隔与几何间隔1.2.2 最大间隔分类器的定义1.2.3 最大间隔损失函数Hinge loss1.3 深入SVM：第二层1.3.1 从线性可分到线性不可分1.3.2 核函数Kernel1.3.3 总结1.4 SVM的应用2. SVM的一些问题3. LR和SVM的联系与区别3.1 相同点3.2 不同点4...
深度学习公式推导
qq_38109843的博客
04-16 1293
公式推导，待更新。
【机器学习】机器学习算法优缺点对比（汇总篇）
悟道西方
12-27 1009
作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。
机器学习常见面试题汇总：涵盖监督与非监督学习、SVM、LR、决策树等算法原理及应用
最新发布
05-08
③加深对机器学习算法内部机制的理解，提高解决实际问题的能力。 阅读建议：由于文档内容丰富且涵盖广泛，建议读者根据自身需求选择重点章节深入研读，并结合具体案例或项目进行实践，以更好地理解和应用这些理论...
斯坦福大学机器学习课程深度解析-涵盖核心概念、技术与应用场景
03-19
内容概要：这篇文章汇总并解析了2011年上半年作者学习斯坦福大学机器学习课程（CS 229）的个人笔记。内容全面，涵盖广泛的主题如线性回归、逻辑回归、生成与判别模型、支持向量机(SVM)、K-means聚类算法、因子分析、...
小议：人工智能
小马
03-08 4464
带你领略不一样的人工智能。
【机器学习算法推导】逻辑回归
Mankind的博客
12-21 400
逻辑回归(logistic regression)是分类算法的一种，通过形成决策边界，达到对数据进行分类的效果。 算法思想 逻辑回归中，以二分类为例，最终预测得到的是一个分类，也就是0或者1。若目标函数hθ=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnh_θ=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+...+θ_nx_nhθ​=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​+...+θn​xn​，最终得到的值，往...
深度学习优化算法之动量法[公式推导]（MXNet）
深度学习领域优质创作者，优快云博客专家
09-25 1803
熟悉指数加权移动平均的推导
深度学习中反向传播算法简单推导笔记
SUNSET
11-30 823
反向传播算法简单推导笔记 1.全连接网络 该结构的前向传播可以写成: z(1)=W(1)x+b(1)z^{(1)} = W^{(1)}x+b^{(1)}z(1)=W(1)x+b(1) a(1)=σ(z(1))a^{(1)} = \sigma(z^{(1)})a(1)=σ(z(1)) z(2)=W(2)a(1)+b(2)z^{(2)}=W^{(2)}a^{(1)}+b^{(2)}z(2)=W(2)...
常用机器学习算法原理及推导
lc434699300的博客
04-19 617
周末花半天多的时间整理了一下常用机器学习算法的原理及推导，分享出来给大家。 线性回归和逻辑回归 支持向量机(这个貌似工作中不怎么用，就用了之前的笔记) 决策树和随机森林 GBDT Xgboost和Lightgbm 【作者】：Labryant 【原创公众号】：风控猎人 【简介】：某创业公司策略分析师，积极上进，努力提升。乾坤未定，你我都是黑马。 【转载说明】：转载请说明出处，谢谢合作！...
深度学习——反向传播算法推导
菜到怀疑人生的博客
08-18 1047
文章目录前言符号约定标量对向量求导的链式法则常用向量对向量求导的公式反向传播算法推导 前言 之前写过单层前馈神经网络，但是其中的推导是针对sigmoid函数的，本篇博客使用矩阵向量求导方式进行反向传播算法的推导 符号约定 符号 含义 SiniS_{in}^iSini​ 第iii层神经元的输入，若一层有n个神经元，则SiniS_{in}^iSini​是一个n∗1n*1n∗1的向量 ...
《深度学习系列》反向传播算法的公式推导
机器学习杂货铺1号店
09-26 4289
反向传播算法及其梯度扩散前言最近开始认真学习了下反向传播算法和梯度传递的问题，其本质是导数的链式法则的应用，由此可以分析出为什么sigmoid激活函数不适合用于做多层网络的激活函数，可以考虑联系我的另一篇关于激活函数的文章。如有谬误，请联系指正。转载请注明出处。 联系方式： e-mail: FesianXu@163.com QQ: 973926198 github: https://gith
机器学习-SVM算法推导
一米阳光的博客
06-08 759
机器学习公式推导
daisyliudi的专栏
03-29 2025
上个星期帮别人推导公式，主要是机器学习算法的优化。在网上找了一份资料，还没来得及好好研究，总结了机器学习中常见的求导，百度云里面有，之后有时间仔细研究。反正我基本都是根据这个推出来的，最后人家给了我1000块钱，还说我推导的很不错。虽然我也不知道我推的是啥！！！ 直接把图片传上来做个记录
机器学习算法详解：反向传播法则推导
文章旨在提供一个机器学习算法的综合概述，包括基本概念、数学定义、具体算法实例以及与其他算法的比较。推荐了几本机器学习领域的经典著作，如Tom Mitchell的《Machine Learning》等，同时也探讨了机器学习与智能的...
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