原文:「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。 . 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高數,所以花了半年時間,甚至讀了數學分析 泛函分析和測度論這樣的教材。現在回想起來,其實學到的大部分知識並沒有在后來的算 ...

2020-01-09 11:39 2 975 推薦指數:

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機器學習中的基本數學知識

機器學習中的基本數學知識 注:本文的代碼是使用Python 3寫的。 機器學習中的基本數學知識 線性代數(linear algebra) 第一公式 矩陣的操作 換位(transpose ...

Wed Jan 25 09:41:00 CST 2017 15 54928
數學知識學習筆記

數學知識學習筆記 一、質數 略。 二、歐拉函數 \(1\) 到 \(n\) 中與 \(n\) 互質的數的個數稱為歐拉函數,記做 \(\varphi(n)\)。 若在算術基本定理中,\(n = p_1^{c_1}p_2^{c_2}p_3^{c_3} \dots p_m^{c_m ...

Sat Aug 28 22:27:00 CST 2021 0 110
機器學習需要數學總結

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 ...

Sat Dec 01 19:47:00 CST 2018 0 843
機器學習 | 深度學習 | 人工智能的數學基礎

AI現在隨便一個人都能忽悠兩句,網上甚至有三條python語句的傻瓜神經網絡應用工具,似乎人人都能成為AI“磚家”。 AI入門還是比較簡單的,尤其是現在python盛行,隨便誰一天之內都能寫出不錯的 ...

Fri Apr 06 00:47:00 CST 2018 0 3025
關於數學建模、機器學習深度學習的思考

2016年5月,開始接觸水利行業的洪水預警工作,然后就進入了數學建模的過程,進行洪水與降雨分析,后續經過了機器學習深度學習的跑坑,對數學工具在現實工程進行作用進行總結。數學建模:通過數學公式為手段對現實模擬。以下進行例子說明。降雨后的洪水計算,中小流域按照水往低處流的現實划分流域,初步計算參數 ...

Sun Apr 07 03:34:00 CST 2019 0 814
機器學習深度學習:微積分知識匯總

微積分是現代數學的基礎,線性代數,矩陣論,概率論,信息論,最優化方法等數學課程都需要用到微積分的知識。單就機器學習深度學習來說,更多用到的是微分。積分基本上只在概率論中被使用,概率密度函數、分布函數等概念和計算都要借助於積分來定義或計算。 幾乎所有的機器學習算法在訓練或者預測時都是 ...

Thu Sep 19 00:28:00 CST 2019 0 769
 
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