AI算法与数学之美-精华知识分享

最新推荐文章于 2024-08-07 11:26:22 发布
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本次分享聚焦于机器学习模型集成技术要点，探讨模型融合策略以提升预测精度。同时，介绍MMWHS公开数据集，该数据集适用于医学影像分析领域的研究与实践，为AI开发者提供宝贵资源。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】边缘计算（最终篇）
qq_36130719的博客
09-28 2856
智能设备连接到网络最早出现在1982年， Carnegie Mellon University改进的Coke machine成了第一个网络连接的机器，它可以报告自己的库存并且能够检测饮料是否是冰镇的。身边的thing连接到网络的世界正式拉开帷幕。物联网（Internet of Things）这个词，国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的。
AI人工智能中的数学基础原理与Python实战：优化方法与算法
AI天才研究院
12-04 153
1.背景介绍 人工智能（AI）和机器学习（ML）已经成为当今最热门的技术领域之一，它们在各个行业中的应用也越来越广泛。然而，在实际应用中，我们需要一些数学基础的知识来理解和解决问题。本文将介绍一些数学基础原理，并通过Python代码实例来解释它们的应用。 1.1 数学基础原理的重要性
人工智能背后的数学力量
2401_86636311的博客
08-07 2528
数学知识广袤且深邃，在通往人工智能的道路上，我们并不需要把所有数学内容都事无巨细掌握，可以以目标为导向，先把数学中必要的基础知识进行掌握，然后针对具体工作目标进行针对性的学习，其实并不困难，下面我们就来了解一下人工智能的“魔法”是在哪些数学基础知识的力量支持下完成的。数学不仅是解决复杂问题的工具，更是理解和构建人工智能算法的基础，理解其背后的原理可以使我们更加客观地审视人工智能的功能和局限，避免过度神话或错失人工智能带来的能力。通过将数据或关系表示为图的结构，图论的方法可以有效地分析和处理复杂的数据关系。
数学与人工智能：数学在人工智能中的应用
AI天才研究院
01-28 4080
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何让机器具有智能行为的学科。在过去的几十年里，人工智能已经取得了显著的进展，从简单的规则引擎到复杂的深度学习网络，人工智能已经成功地解决了许多复杂的问题。然而，在这个过程中，数学在人工智能中的应用也是不可或缺的。 在本文中，我们将探讨数学在人工智能中的应用，包括数学在人工智能中的核心概念、核心算法原理、具体最佳...
《AI 算法工程师手册》：从数学基础到统计学习
Mr.Ma-master
11-17 668
最近发现了一个神奇的网站：http://www.huaxiaozhuan.com/ 这个网站里资料是由一名叫华校专的作者多年的算法学习笔记总结，书中资料非常丰富。 故参考原网站，稍稍整理介绍一下，帮助读者更好地了解与学习。有资料当然要分享出来，大家一起学习啦。有任何问题欢迎下方评论区留言~~ 数学基础 包括线性代数基础、概率论基础、数值计算基础以及蒙特卡洛采样等 统计学习 包括机器学习内容、...
AI人工智能中的数学基础原理与Python实战：微积分基础
AI天才研究院
12-27 977
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML)已经成为21世纪最热门的技术领域之一。随着数据量的增加，计算能力的提升以及算法的创新，人工智能技术的应用也不断拓展。然而，人工智能技术的核心依赖于数学原理，特别是微积分、线性代数、概率论和信息论等数学基础知识。 在本文中，我们将探讨人工智能中的数学基础原理，并通...
转型AI产品经理，原来不需要学那么深的算法和数学模型
人人都是产品经理
12-07 2597
作者：李杰克 全文共 5702 字 26 图，阅读需要 13 分钟 ———— / BEGIN / ———— Hello，World！ 这是我的第一篇文章，如果你还没系统地学习过AI算法相关知识，它应该能够让你对AI有些新的认知和理解、多些信心，至少你不会再觉得AI是那么高不可攀、遥不可及——相反，AI是普通人也可以理解、学习和实现的。 大概可以用以下几个标
人工智能与神经网络论文,人工智能与算法论文
xilao138的博客
10-21 628
6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…
北航算法与数据结构课程精华分享
标题中提到的“算法与数据结构”是计算机科学与技术领域的核心基础课程，也是IT行业从业人员必备的知识体系之一。本课程主要研究如何在计算机中高效存储和处理数据，以及如何设计高效的算法来解决实际问题。 知识点...
南开大学人工智能导论期末复习精华：算法与大数据解析
"这篇资料是2020年南开大学人工智能导论课程的期末复习总结，涵盖了所有重要知识点，特别强调极大极小算法和A*算法，整合了课本、PPT以及代课老师的讲义内容，旨在帮助学生取得90分以上的成绩。" 在人工智能领域，...
2023年智能优化算法的部分精华笔试试题.doc
最新发布
05-12
涉及到的核心知识点包括了对P问题和NP问题的定义及其与智能优化算法的关系、组合优化问题的类型及其数学模型构建、智能优化算法中的模拟退火算法原理与接受准则、遗传算法的交叉与变异运算方法、蚁群智能优化算法中...
优化背后的数学基础
zandaoguang的博客
05-14 521
选自medium作者：Tivadar Danka机器之心编译参与：李诗萌、张倩深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。一般而言，神经网络...
数学之美学习笔记
lenkee的博客
02-03 2590
数学之美学习笔记第1章 文字和语言vs数字和信息第2章 自然语言处理--从规则到统计第3章 统计语言模型第4章 谈谈分词第5章 隐含马尔科夫模型第6章 信息的度量和作用第7章 贾里尼克和现代语言处理第8章 布尔代数和搜索引擎布尔代数：索引：第9章 图论和网络爬虫第10章 pageRank--Google的民主表决式网页排名技术PageRank算法原理第11章 如何确定网页和查询的相关性第12章 有限状态机和动态规划--地图与本地搜索的核心技术智能手机导航最关键的三个问题：地址分析和有限状态机全球导航和动态规
数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法
weixin_34357962的博客
04-27 207
数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法 Tags: 数学, 机器学习与人工智能, 计算机科学 save it69 saved tags: 贝叶斯 math bayesian algorithm 数学 science 教程 bayes programming 刘未鹏   概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯 记 得读本科的时候，最喜欢到...
读书分享：《数学之美》中的一些关键名词
Cyber的博客
11-26 1307
最近两周在拜读吴军的《数学之美》，对NLP中的一些“道”了解了一下，感受到了数学的强大，其中有一些名词很有代表性，特此记录，以免遗忘。 一、 ...
学习人工智能需要哪些必备的数学基础？
weixin_33806914的博客
12-10 2481
当下，人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人工智能基础课”，...
浅谈数学、数学建模与人工智能（机器学习，深度学习）之间的关系？
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CEO赵林1007的博客
12-02 3万+
前言：         说来也巧合，我在大学里加入的第一个社团就是数学建模，各种各样的社团对我没有完全没有吸引力，什么舞蹈、爱心、创业、英语等，加入数学建模的原因有二：一是可以参加比赛，二是可以认识更多的朋友，但是在加入的第四周我就完全失望了，完全没有达到我的预期，平时组织活动比较及时，但是真正给你教东西的却很少，所以从那开始我就退出了，再也没去。所以你感觉一个社团给你提供不了你当初加入的初心，
言简意赅了解十大常见AI算法
weixin_34150503的博客
10-24 2595
感知机 二分类 二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。 K近邻法 K-nearest neighbor, K-NN 多分类和回归 ...
通俗易懂的AI算法原理
喜欢打酱油的老鸟
06-27 3万+
https://www.toutiao.com/a6706348363916247559/ 写给产品经理的机器学习算法入门，在文章中会忽略一些细节以及算法本身具体的实现方式。我想尽量用直白的语言、较少的数学知识给各位产品经理讲清楚各个算法的原理是什么。 机器学习的过程 机器学习的过程从本质上来说就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。在理想情况下，对于任何适合使用机...
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