机器学习的数学基础总结（理论翻看）

最新推荐文章于 2023-01-31 13:16:09 发布
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【机器学习】集成学习：一文弄懂GBDT算法原理和实现
阿黎逸阳的博客
05-02 434
一文弄懂GBDT并用Python实现
机器学习课程表
zhaocen_1230的博客
07-04 1264
1. 第一阶段：基础入门(3-6个月)入门的第一步是学习一些经典课程并配套经典书籍，一般来说这个过程在半年之内比较合适。在这个部分我介绍的课程和书籍都属于难度非常低的，对数学和编程都没什么太大的要求。1.1. 吴恩达Cousera机器学习课程Andrew Ng的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。Coursera上总共有49...
机器学习的数学基础 machine learning.pdf
11-27
机器学习的数学基础 machine learning.pdf
机器学习数学基础学习总结（一）
poppy_zlw的博客
02-12 1627
什么是机器学习1.Arthur Samuel(1959),machine Learning：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 根据1959年，Arthur Samuel对机器学习的定义：在不针对计算机编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个领域。2
机器学习（深度学习）的数学理论知识
08-10
本文档涵盖了机器学习（深度学习）领域所必需掌握的数学理论知识。
机器学习的数学基础
12-22
机器学习的数学理论基础，是入门机器学习的第一步，也是重要的知识点
机器学习数学基础
Hello,World
07-13 2517
机器学习理论篇1：机器学习的数学基础 一、概述 我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。 二、线性代数 2-1、标量 一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表
《机器学习算法的数学解析与python实现》学习笔记（第一章）
qq_40963596的博客
09-13 650
目录 前言： 一、机器学习概述 写在最后： 前言： 本人是研一新生，刚开始接触机器学习，这本书是今天刚去图书馆借的，今天一口气读了四章，作者的描写非常细致，写的非常不错，不会一开始接触，觉得晦涩难懂，对算法的数学解析也描写的很不错，详细介绍了多个非常经典的机器学习算法，强推零基础的学生和爱好者去翻看。第一次写学习笔记，内容有表述不清楚的，欢迎留言指正。 一、机器学习概述 写在最后： 最近除了看这本书，还借阅了《python机器学习基础教程》和《机器学习实战：基于Sciki...
一文了解基于复杂网络的机器学习
华章IT官方博客
08-26 6023
作者：莫凡来源：华章计算机（hzbook_jsj）机器学习是一门有趣的学科，它本身就是一门交叉学科，同时又继续与新的学科交叉，不断产生新的分支，就像是时时推出新口味的碳酸饮料，让贪婪的味...
机器学习笔记——乳腺癌鸢尾花分类问题详解（没有直接调包）
the best messi的博客
11-22 1249
前面一段时间是真的忙，10月20几号才开始准备软考（好家伙，我以为是12月份考试，结果是11月7号考试），半个月的时间学完差不多大学四年的课程，每天除了上课就是盯着软考书看和刷软考通了，但是我们俱乐部每周还是会安排时间给我们培训机器学习、深度学习方面的知识，中间一个月没有写博客了，很多学到的知识当时虽然是搞明白了，由于事后没有总结和回顾，好多都慢慢遗忘了，这也就是为什么我要坚持写博客的原因，虽说有的时候一两个月都不见得更新一次，但是只要学习了新的我感兴趣的技术我都会写下来。好记性不如烂笔头，建议大家也有一个
机器学习数学基础总结
weixin_34126215的博客
11-04 389
目录 线性代数 一、基本知识 二、向量操作 三、矩阵运算 概率论与随机过程 一、概率与分布 1.1 条件概率与独立事件 1.2 联合概率分布 二、期望 三、方差 ...
机器学习数学基础归纳总结
weixin_45506408的博客
03-07 261
一.线性代数 1. 矩阵 矩阵的概念 - 行数与列数都等于n的矩阵，又称作n阶方阵 - 只有一行的矩阵称为行矩阵，又叫行向量 - 只有一列的矩阵称为列矩阵，又叫列向量 - 对于方阵，从左上角到右下角的直线，叫做主对角线，主对角线上的元素称为主对角线元素 特殊矩阵 矩阵的全部元素为0，称为零矩阵，用O表示 对于方阵，如果只有对角线元素为1，其他元素为0，称为单位矩阵，用I或E表示 对于方阵，不在对角线上的元素为0，称为对角矩阵 矩阵的加法 把矩阵的对应位元素相加 矩阵的形状必
机器学习数学基础总结（不断更新）
敲代码的乔帮主
07-11 973
一、高数 1.1 二、线代 2.1 三、概率论 3.1 独立同分布 iid 独立同分布independent and identically distributed (i.i.d.)在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。独立：每次抽样之间没有关系，不会相互影响；同分布：每次抽样，样本服从同一个分布；独立同分布：i,i,d，每次抽样之间独立而且同分布。 独立同分布在机器学习...
机器学习——数学基础
baoFeng_Li的博客
07-23 520
前言：适用本人，在学习中记录要用的数学知识。 1.约束最优化问题求解：拉格朗日乘子法和KKT条件 https://blog.youkuaiyun.com/DawnRanger/article/details/53133450
一文掌握机器学习必备数学知识（附学习资源）
数据派THU
04-14 1161
来源：运筹OR帷幄作者：留德华叫兽&王源本文共5800字，建议阅读10分钟。本文划分了ML数学基础的的初、中、高三个阶段并提供针对各阶段的学习资源。0.前言本篇文章是由留德华叫兽在知乎的优秀回答改编扩展而成的，作者留德华叫兽有着应用数学和硕士运筹学、优化理论的背景转到德国海德堡大学读博，主要从事机器学习、计算机视觉的研究，希望自己的一些经验可以对想入门机器学习的朋友们有点借鉴作用。作者王源对数学优
七本书籍带你打下机器学习和数据科学的数学基础
weixin_34410662的博客
04-20 481
大多数人学习数据科学的重心放在编程上面，然而，要真正精通数据科学的话是不能够忽视数据科学背后的数据基础。本篇文章，将分享给读者我喜欢的七本有关于数据科学基础的书，下面将逐一为大家介绍这七本数学基础书，请大家开始“享受”吧！首先要明确一点，我们为什么要为学习数据科学的数学基础而努力呢？以下是激励我的原因： 人工智能正在快速的改变着世界。Geoffrey ...
机器学习：机器学习数学基础
Jack_Kuo的博客
06-19 744
机器学习数学基础
机器学习中的数学基础
weixin_48880548的博客
01-31 420
泰勒公式的余项有两类：一类是定性的皮亚诺余项，另一类是定量的拉格朗日余项。泰勒公式的几何意义是利用多项式函数来逼近原函数，由于多项式函数可以任意次求导，易于计算，且便于求解极值或者判断函数的性质，因此可以通过泰勒公式获取函数的信息。如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。若函数f(x)在(a,b)内一点x0取得极值,且f(x)在x0可微,则 f ( x0 ) = 0。所谓凸函数,就是函数在两点间图像一定在函数的弦下方。
机器学习数学基础深度解析
而想要深刻理解和掌握机器学习算法，数学基础是必不可少的关键环节。接下来将详细介绍构成机器学习数学基础的几个核心知识点。 1. 线性代数基础 线性代数是研究向量、向量空间以及线性函数等概念的数学分支。在...
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