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 1.1 條件概率與獨立事件 ...
原文：機器學習需要的數學總結
數學知識 數學知識總括 微積分 高等數學 線性代數 概率論與數理統計 凸優化 微積分 微積分學，數學中的基礎分支。內容主要包括函數 極限 微分學 積分學及其應用。函數是微積分研究的基本對象，極限是微積分的基本概念，微分和積分是特定過程特定形式的極限 微積分 高等數學。在機器學習中，微積分主要用到了微分部分，作用是求函數的極值，就是很多機器學習庫中的求解器 solver 所實現的功能。在機器學習里 ...
2018-12-01 11:47 0 843 推薦指數：
相關推薦
「04」機器學習、深度學習需要哪些數學知識？
入門避坑指南 自學三年，基本無人帶路，轉專業的我自然是難上加難，踩過無數坑，走過很多彎路。這里我整理了一下自己踩過的坑，供大家參考。 1. 不要從頭開始學數學 如果不是一點數學都不會，你沒有必要從零學起。用上個把月，把微積分、線性代數、以及概率統計復習一遍就夠了。我自己因為沒有學過 ...
機器學習是否需要完整扎實的數學基礎？
，數理統計，一些算法思想的數學基礎 微積分，線性代數，概率與統計，最優化方法 建議讀5～6遍，哈哈 ...
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 ...
機器學習個人總結
除了一開始做的筆記后面都沒了，公式好難推 人工智能主要包括感知智能（比如圖像識別、語言識別和手勢識別等）和認知智能（主要是語言理解知識和推理）。它的核心是數據驅動來提升生產力、提升生產效率。 機器學習相關技術屬於人工智能的一個分支。其理論主要分為如下三個方面 ...
機器學習總結
背景：本文只是對機器學習相關知識的梳理和復習用，因此順序上可能有些隨意 摘要： 1.各種算法的推導 2.各種算法的比較（或優缺點） 3.學習理論 4.特征選擇方法 5.模型選擇方法 6.特征工程 7.數據預處理 8.應用例子 內容 ...
機器學習之數學原理筆記（四）
最優化 隨着大數據的到來，並行計算的流行，實際上機器學習領域的很多研究者會把重點放在最優化方法的研究上，如large scale computation。那么為什么要研究最優化呢？我們先從機器學習研究的目的說起。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法，這些算法可以從數據中 ...
機器學習數學基礎（數值計算）
四、信息論 信息論是應用數學的一個分支，主要研究的是對一個信號能夠提供信息的多少進行量化。如果說概率使我們能夠做出不確定性的陳述以及在不確定性存在的情況下進行推理，那信息論就是使我們能夠量化概率分布中不確定性的總量。 1948年，香農引入信息熵，將其定義為離散隨機事件的出現概率。一個系統 ...