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机器学习数学基础整理 共找到201条结果

  • 所谓三百六十行、行行转IT,机器学习看似是一个IT类的岗位,但是用人单位却更青睐招聘数学或者统计学专业的应聘者,甚至有些单位直接没有专业要求,只要求有数学建模经验。这就为转行者提供了一个更有前景的选择
    2018-02-07
    阅读量:39042
    评论:3
  • 介绍几本数学书(By Dahua Lin@MIT)2010年12月29日 ⁄ 科研, 读书 ⁄ 共 3280字 ⁄ 评论数 20 ⁄ 被围观 5,663+优秀的人我们就去要学习,学习人家的长处。Dah
    2015-06-26
    阅读量:99728
    评论:9
  • 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
    2017-07-13
    阅读量:156741
    评论:6
  • 矩阵一般而言,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
    2018-06-02
    阅读量:35886
    评论:2
  • http://blog.csdn.net/fanbird2008/article/details/8743937
    2014-06-27
    阅读量:187929
    评论:2
  • 一、机器学习的数学基础:矩阵篇本文将总结线性代数中矩阵的基本知识点。同时理论结合实践,使用Python来进行实践。 机器学习的数学基础:向量篇本文将总结线性代数中向量的基本知识点。同时理论结合实践,使
    2017-11-07
    阅读量:372
    评论:0
  • 一、线性代数二、概率  概率论是对事物不确定性的度量。  期望(反映随机变量平均值的大小):是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。          假设X是一个连续型随机变量,其概率密度函数f
    2018-06-23
    阅读量:79
    评论:0
  • 学习自https://zhuanlan.zhihu.com/p/36311622一.高等数学1.导数定义:导数与微分的概念:2.左右导数的几何意义与物理意义:3.函数的可导性与连续性之间的关系:可导一
    2019-04-29
    阅读量:21048
    评论:5
  • 机器学习之数学基础一、常见导数                    和差积商求导法则:    复合函数:  多变量函数求偏导,即只有某一个自变量变化,固定其他自变量(看做常量):  梯度:函数的梯度
    2018-05-26
    阅读量:40235
    评论:5