機器學習的數學基礎
矩陣 參考: 機器學習基礎 一般而言，一個對象應該被視為完整的個體，表現實中有意義的事物，不能輕易拆分。 對象是被特征化的客觀事物，而表（或矩陣）是容納這些對象的容器。換句話說，對象是表中的元素，表是對象的集合（表中的每個對象都有相同的特征和維度，對象對於每個特征都有一定的取值 ...
原文：機器學習數學基礎總結
目錄 線性代數 一 基本知識 概率論與隨機過程 一 概率與分布 . 條件概率與獨立事件 二 期望 三 方差 . 方差 . 協方差與相關系數 . 中心極限定理 五 不確定性來源 六 常見概率分布 . 均勻分布 . 二項分布 . . 多維正態分布 . 指數分布 . 拉普拉斯分布 . 狄拉克分布 . 混合概率分布 八 測度論 數值計算 一 數值穩定性 . 近似誤差 . softmax 函數 二 Con ...
2018-11-04 21:40 0 3322 推薦指數：
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