机器学习(前言)

博主计划转向人工智能行业,因毕业后遗忘大部分数学知识,决定重新学习。计划涵盖高等数学、线性代数、概率统计,旨在为机器学习打下坚实基础。记录学习过程,分享知识要点与实践心得。

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笔者准备转行到人工智能这一块,因为数学知识毕业后就丢了,所以现在忘记了好多,笔者这边准备重新拿起来学起来,而人工智能这一块需要数学的一些知识,所以这边写了一些博客用于记录。

但也有一些缺陷,因为笔者也是刚开始摸索,所以用到哪边的数学知识暂时不清楚(这边有人总结出来,我也不确定是否正确【网友整理所需数学知识总结】),以至于我这边是将高等数学,线性代数,概率统计全部学一遍,如果网友知道哪些需要看哪些不需要看那更好,我这边由需要你们的知识的话也希望能帮助大家。高等数学因为学习完毕了,但当时没有写下来,所以这边我就没写,如果后面有时间或有需要,我再进行补充。这边是从线性代数开始,然后后面会由概率论等其他数学知识。

数学知识学习完后,后面会学习机器学习,至于后面,我会陆续将我学习机器学习的过程记录下来,只是做一个记录,以便后面查阅。

建议:建议网友看的时候,按照笔记截图看,笔记截图是按照顺序的,前面几篇博客整理了下,笔者觉得有点麻烦,而且有些例题也不好在网页里写,所以强烈建议网友看的时候直接看笔记截图,后面的博客我会去除上面手打的整理知识,只留一些概要,以及建议哪些必须得看。

### 量子机器学习与传统机器学习的前沿进展 #### 一、量子机器学习的核心技术与发展 量子机器学习(Quantum Machine Learning, QML)是一种结合了量子计算和经典机器学习的技术,其核心在于通过量子力学特性加速复杂问题的求解过程。QML 的基础原理依赖于量子叠加、纠缠以及量子并行性等概念[^1]。这些特性使得某些特定类型的优化问题能够在指数级的时间内完成解决。 目前,在 QML 领域的研究主要集中在以下几个方面: - **量子支持向量机 (QSVM)**:这是基于经典的 SVM 方法开发的一种量子版本模型,能够处理高维特征空间中的分类任务。 - **变分量子电路 (VQC)**:一种混合的经典-量子方法,用于训练参数化量子线路以执行监督或无监督学习任务。 - **量子增强采样**:利用量子退火机制改进蒙特卡罗模拟和其他随机采样算法的效果。 尽管如此,该领域仍面临诸多挑战,比如噪声影响下的硬件局限性和缺乏高效的错误校正方案等问题[^3]。 #### 二、传统机器学习的新突破 除了上述提到的量子维度外,常规意义上的机器学习同样经历了快速迭代更新的过程。特别是深度神经网络架构设计上的创新极大地促进了图像识别、自然语言处理等领域性能提升;而在强化学习方向上,则出现了更多针对连续动作空间的有效解决方案[^4]: - **Transformer 架构的应用扩展**:最初应用于 NLP 场景下序列建模工作的 Transformer 已被证明适用于多种跨模态数据形式分析工作流当中。 - **多智能体协作框架探索**:在游戏 AI 和自动驾驶场景中,多个独立但相互作用个体之间如何协调行动成为一个重要的研究课题。 以下是 Python 实现简单线性回归的一个例子作为补充说明: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([2, 4, 6]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(f"Coefficient: {model.coef_}") print(f"Intercept: {model.intercept_}") ``` 此代码片段展示了如何使用 Scikit-Learn 库构建基本直线拟合器实例。 ---
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