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    2018-08-15 14:49:00
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    2019-03-03 15:52:11
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  • 矩阵参考:机器学习基础一般而言,一个对象应该被视为完整的个体,表现实中有意义的事物,不能轻易拆分。对象是被特征化的客观事物,而表(或矩阵)是容纳这些对象的容器。换句话说,对象是表中的元素,表是对象的集合(表中的每个对象都有相同的特征和维度,对象对于每个特征都有一定的取值)。分类或聚类可以看作根据对象特征的相似性与差异性,对矩阵空间的一种划分。预测或回归可以看作根据对象在某种序列(时间...
    2018-06-02 20:27:00
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    2018-04-03 17:05:48
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  • 方向导数:如果函数z=f(x,y)在点P(x,y)是可微分的,那么,函数在该点沿任一方向L的方向导数都存在,且有:其中,ψ为x轴到方向L的转角。那么在点p(x,y)处沿着什么方向变化最快呢?再以上面公式为例,可以将上面公式写成这样的形式:上面公式右侧第一项我们可以看成是,第二项是直线L的方向,其中ψ为x轴到方向L的转角,那么这个ψ取多大是,这个变化率最大呢?我们知道当向量a和向量b之间夹角为
    2017-07-19 10:05:22
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  • 机器学习的数学基础这里我主要总结一下我正在看的Bishop的"PatternRecognitionandMachineLearning"里面的内容。1:概率论基础边缘概率:只观察某个变量的概率。如存在X,Y两个变量,P(X)和P(Y)都是边缘概率(marginalprobability)联合概率:同时观测两个变量的值,此时的概率。如P(X=i,Y=j)就是联合概率(joi...
    2019-01-21 11:33:39
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  • 转载自:https://blog.csdn.net/randy_01/article/details/80616681研究机器学习需要以下数学基础:《矩阵论》+《实变函数与泛函数分析》+《凸优化》+《统计学》,泛函数分析在AI中属于较高级的应用了。建议学习这些学科最好用国外的教材。...
    2019-02-21 10:30:07
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  • 近几年来,机器学习、深度学习、人工智能已经受到了越来越多的关注。业界的巨头们(IBM、google、Microsoft等)也推出了各自的开源机器学习/深度学习框架,例如Scikit、Caffe、Theano、TensorFlow、ApacheMLlib等等(这里我没有将机器学习于深度学习详细区别开来,严格的讲,深度学习是机器学习领域中的一个子方向)。使得应用这些领域最新技术的门槛越来越低,方便了很多非计算机领域的工程师们,在自己的领域中使用机器学习软件或框架。但是,在学习这些软件或者框架时,总是被各种数学
    2016-12-04 10:10:46
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