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    2014-02-27 11:23:27
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  • 浅谈大数据和深度学习和计算数学的一点关系专业介绍计算数学是数学的一个分支,研究的内容包括设计和分析算法以及数学建模等,目的是为了在实际工程中利用快速稳定的算法得到精确值的近似值。在计算机科学高度发展的今天,其基础计算理论的发展使计算数学进入现代化阶段。(维基百科)计算数学,我个人的理解是,不管是生活中,还是工程上,只要是涉及到计算,都可以划到计算数学的研究范围内,自然包括人工智能...
    2018-05-05 19:45:34
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    2018-12-22 21:25:59
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  •         从目前自己所掌握的关于机器学习后深度学习的知识中关于数学的相关知识发现还是统计学的概念和公式用的最多的,所以我就先将这一部分的相关知识总结罗列一下,对于一些数学基础比较薄弱的童鞋应该算是比较容易入门机器学习的,只是在你听到方差样本和概率密度这些词的时候不会一脸懵逼。        当然有些最基本的概念性的东西我就不去过多解释了,自己可以去百度。        一些基本概念:    ...
    2018-03-24 12:30:07
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  • 写在前面:数据分析的真正目的是从数据中找出规律,从数据中寻找启发,而不是寻找支持。 一、导论       统计学是一门收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。分为描述性统计和推断性统计。应用领域有:企业发展战略、产品质量管理、市场研究、财务分析、经济预测、人力资源管理等。       统计数据的类型:按计量尺度:分类数据、顺序数据和数值型数据。 按收集方法:观测数...
    2018-09-14 20:54:32
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  • 《深入浅出统计学》是一本学习统计学的很好的入门书,说理简单易懂,并且附有案例演示。但是书本往往有这样一个缺点:读了后面忘了前面,想要复习的话又需要翻来翻去,回顾十分不易,我读了这本书后将书本中涉及的统计学知识点及计算方法做了一张表,供有需要的可以参考,本来想用表格形式的,但是数学符号及格式往往难以调整,所以用了图片:
    2017-06-14 09:04:32
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  • 1、机器学习、大数据、深度学习、数据挖掘、统计、决策和风险分析、概率、模糊逻辑等有什么不同?      答:除了属于、具体目标和文化等,并没有什么本质的区别。它们都是概率的分支,对不确定性的理解和量化。概率本身就是逻辑的一种扩展。 2、概率和逻辑之间有什么不同?      答:两者并没有特别大的区别,除了,概率对不确定性的处理,逻辑对应着确定性。机器学习、统计等都是一种不确定性的事
    2014-05-11 10:42:31
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  • 1、统计学习以数据为研究对象,是数据驱动的学科2、目的是对数据进行预测与分析3、基本假设是同类数据具有一定的统计规律性4、考虑--学习什么样的模型、如何学习模型、尽可能提高学习效率5、包括:监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习特征空间:每一维对应于一个特征假设空间:输入空间到输出空间的映射的集合(例如假设决策函数是输入变量的线性函数,那么模型的假设空间就是所有这些线性
    2016-03-30 22:25:06
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  • 01 数据的描述性统计欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用M...
    2019-07-15 18:35:37
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