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    2016-10-29 14:51:08
    阅读量:1927
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  • 1.对于矩阵的认识应当把它看成是多个向量的排列表或把矩阵看成行向量,该行向量中的每个元素都是一个列向量,即矩阵是复合行向量。如下图所示。2.对于下面这个矩阵的乘法有两种看法:(1)矩阵将向量[b1,b2,b3].T进行了运动变换,这种变换可以是同空间内变换,也可以是不同空间间的变换;所以矩阵是一种运动变换。如下(2)将矩阵A看成复合行向量,那么两个向量想乘就变成了行向量乘列向量,简单吧...
    2018-10-24 13:41:02
    阅读量:399
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  • 重点摘要:机器学习简介高等数学概率论一、机器学习简介1.机器学习是什么?计算机从已有数据中学习出规律和模式,在新数据上做出预测。2.学习=在某项任务上总结与积攒经验,即积累知识a)在任务T上提升b)用P作为评估标准c)基于经验E例如:中国象棋a)任务T:下中国象棋b)性能目标P:比赛中击败对手的百分比c)训练经
    2016-05-01 22:53:43
    阅读量:2873
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  • 【前言】最近有在上一个机器学习培训班,开篇老师就有在将机器学习需要哪些数学知识,总的来说是微积分、概率与数理统计、矩阵、凸优化相关知识。随着老师在讲这些内容,会感觉到自己在重新认识数学的作用。以前学数学,会感觉自己学了过不了多久就忘了,完全不知道这些东西有什么用。现在自己也会不知道这些知识怎么用,不过至少自己能够去感知数学本身所蕴含的那份美,以及他对我们这个世界的描述。【我发现】
    2015-10-21 20:46:18
    阅读量:519
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  • 最近,朋友分享给我一套“七月在线”的机器学习视频,我几经思量之后,决定从视频量最少的数学基础部分开始看起,今天学习完了第一个视频,长达2小时,感觉老师讲的挺不错的。以前自己就对机器学习很感兴趣,做了一些了解和尝试性地学习,也看了一点经典的林轩田和吴恩达系列的视频,个人觉得再经典的机器学习视频也需要一个良好的数学基础来入门。  第一集的视频主要是系统介绍了机器学习基础与相关数学基础的一些概念...
    2018-10-03 10:43:59
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  • 概率统计概率统计与机器学习的关系统计量期望方差与协方差重要定理和不等式Jensen不等式切比雪夫不等式大数定理中心极限定理以下内容摘抄于七月算法(julyedu.com)4月机器学习算法班课堂讲义概率统计概率统计与机器学习的关系统计量期望概念性质方差与协方差方差协方差协方差与独立/不相关协方差的意义重要定理和不等式Jensen不等式从概率的角度看Jensen
    2016-05-05 21:55:57
    阅读量:2429
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  • 关于数学在机器学习中的重要性:程博是这样说的------不错,数学是算法的基础,没有好的数学根基是不能触碰到算法的根源,但是我认为一般非数学专业的人适可而止,不要太迷恋数学,我们大部分人,了解微积分、矩阵等就可以了1.梯度了解机器学习的同学肯定不陌生这个名词,认为很高大上。其实没那么深奥。归根到底还是求导。。。。多元求偏导就被定义为梯度(如上)。
    2016-05-24 22:31:59
    阅读量:2730
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  • 机器学习资源汇总分享一定要看的简介资源内容介绍1.ML入门+进阶2.ML数学部分:3.PDF文档汇总:如何下载学习路线一定要看的简介​ 我是一个名机器学习者,目前也在自学中,前期准备工作做了很多,花了我很多的时间,比如寻找学习方法、学习路线、学习资源、是否报培训机构、报班的话有哪些较好的机构等等,不能说走了很多弯路,不过确实走了一些。现在我把我搜集到的学习资源全部分享给大家,并告诉你如...
    2019-01-25 20:20:20
    阅读量:48
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  • 写这篇文章的目的,就是希望它可以让有志于从事数据科学和机器学习的诸位在学习算法的路上少走些路。我会在文章中举例一些机器学习的问题,你们也可以在思考解决这些问题的过程中得到启发。我也会写下对于各种机器学习算法的一些个人理解,并且提供R和Python的执行代码。读完这篇文章,读者们至少可以行动起来亲手试试写一个机器学习的程序。
    2016-04-19 16:04:48
    阅读量:39263
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