机器学习的数学基础
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 ...
原文：机器学习数学基础总结
目录 线性代数 一 基本知识 概率论与随机过程 一 概率与分布 . 条件概率与独立事件 二 期望 三 方差 . 方差 . 协方差与相关系数 . 中心极限定理 五 不确定性来源 六 常见概率分布 . 均匀分布 . 二项分布 . . 多维正态分布 . 指数分布 . 拉普拉斯分布 . 狄拉克分布 . 混合概率分布 八 测度论 数值计算 一 数值稳定性 . 近似误差 . softmax 函数 二 Con ...
2018-11-04 21:40 0 3322 推荐指数：
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