机器学习的数学基础 - 常见分布函数 原创 SAP虾客 2018-08-28 13:01:37 ©著作权 文章标签 机器学习 文章分类 机器学习 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者SAP虾客的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:SAP PM 初级系列18 - 为维修工单分配Permit 下一篇:SAP PM 初级系列17 - 维修工单相关的Task List 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 常见机器学习工具 常见机器学习工具 深度学习 ci 机器学习 机器学习之sklearn基础教程 Scikit-learn(简称sklearn)是Python中最受欢迎的机器学习库之一,它提供了丰富的机器学习算法和数据预处理工具。本文将深入浅出地介绍sklearn的基础概念,核心理论,常见问题和易错点,并给出代码示例。1. 基础概念1.1 模型选择与训练在sklearn中,模型被封装在sklearn.model_selection模块下,如sklearn.linear_model.Li python 机器学习 特征选择 探索机器学习中的神经网络:从基础到应用 带你深入探索机器学习中的神经网络,从基本概念开始,逐步引导你理解神经网络的架构和工作原理。通过实例演示和代码实践,帮助你掌握神经网络在实际项目中的应用和优势。文章将涵盖神经网络的基本结构、激活函数、反向传播算法以及常见的神经网络模型。 随着人工智能的快速发展,机器学习已经成为了一个热门领域。在机器学习众多算法中,神经网络凭借其强大的建模能力,受到了广泛关注。神经网络基础知识神经网络是一种 神经网络 激活函数 数据 机器学习数学基础:常见分布与假设检验 所谓机器学习和深度学习, 背后的逻辑都是数学, 而统计学又是 正态分布 概率密度函数 均匀分布 PT_常见分布的数学期望&方差 P(X=xk)=pxk(1−p)1−xk,xk=0,1P(X=x_k)=p^{x_k}(1-p)^{1-x_k},x_k=0,1P(X=xk)=pxk(1−p) 概率论 方差 数学期望 二项分布 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)。 分类 特征向量 取值 特征值 线性变换 取值范围 机器学习数学基础 目录1 线性代数1.1 矩阵定义1.2 矩阵中的概念1.2.1 向量1.3 矩阵的运算1.4 矩阵的转置1.5 矩阵的逆2 微积分2.1 导数的定义2.2 偏导数2.3 方向导数2.4 梯度2.5 凸函数和凹函数3 概率统计3.1 常用统计变量3.2 常见概率分布3.3 重要概率公式1 线性代数导语:这些只是很基础的大学数学课本中的知识,如果考研的话,似乎看完这些也只是个知识点回顾,对做题并没有什么帮助.但是对于机器学习这些知识是必知必会的,要不然容易遇到看不懂!1.1 矩阵定义由 m × 机器学习 线性代数 矩阵 协方差 方差 机器学习 数学基础 学习笔记 (5)常见统计量 1.期望离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型 机器学习 概率论 人工智能 标准差 方差 深度学习中常见分布-正态分布和伽玛分布 正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统 统计学 常见分布 正态分布 伽玛分布 标准差 [机器学习]机器学习数学基础(三) 开头大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识,学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器学习项目https://www.bilibili.com/video/BV1R4411N78S?p=1以下是我的学习输出:矩阵专题微积分专题概率与统计总结机器学习数学基础涉及矩阵,微积分和概率... 原力计划 机器学习 大数据 ide C 常见分布式架构 ## 构建常见分布式架构的步骤构建分布式架构是现代软件开发中的常见需求,它可以提供高可用性、可伸缩性和容错能力。下面是构建常见分布式架构的步骤及每一步需要做的事情。### 步骤1:确定需求和架构设计在开始构建分布式架构之前,首先需要明确需求,并进行架构设计。确定需要构建的系统组件、服务和数据存储方式。### 步骤2:选择适合的技术栈根据需求和架构设计,选择适合的技术栈来实现分布 分布式架构 架构设计 调优 常见分类评测函数 常见分类评测函数常见分类评测函数常见分类评测函数一 Top1ACC二 Top5Acc三四五六七八九十十一十二十三十四十五十六十七十八十九二十二十一二十二二十三二十四二十五二十六二十七二十八二十九三十三十一三十二三十三三十四三十五三十六... 召回率 经验分享 常见分割评测函数 常见分割评测函数常见分割评测函数常见分割评测函数一 PA二 MPA三 MIoU四 FWIoU五六七八九十十一十二十三十四十五十六十七十八十九二十二十一二十二二十三 混淆矩阵 经验分享 机器学习的数学基础 翻译 # 机器学习的数学基础 翻译## 概述在机器学习中,数学基础是非常重要的,它涉及到统计学、线性代数、微积分等知识。对于刚入行的小白来说,掌握这些数学基础是非常必要的。在本文中,我将向你介绍如何实现“机器学习的数学基础 翻译”。## 流程首先,让我们来看一下整个事情的流程,如下表所示:```mermaidgantt title 机器学习的数学基础 翻译流程 sect 机器学习 python 代码示例 【机器学习基础】机器学习的常用数学符号 作者:小雨姑娘,康涅狄格大学,Datawhale成员这三天复现一个论文实验结果不正确,一直找不到 线性代数 数学建模 机器学习 人工智能 3d 机器学习-数学基础03 承接url:机器学习-数学基础02补充 数学 .net JAVA 机器学习-数学基础01 未完待续! 数学 Python 机器学习必备的数学基础 机器学习是一种通过数据和算法让机器具备自动学习能力的领域。在现代机器学习中,数学是一项必备的基础知识。掌握了正确的数学基础,我们才能更好地理解机器学习算法的原理和运作方式,并能够更加灵活地应用和修改这些算法。本文将介绍机器学习中必备的数学基础,并提供一些代码示例来帮助读者理解。## 1. 线性代数在机器学习中,线性代数是一项非常重要的数学工具。它主要用于处理多个变量之间的线性关系。我们在机 机器学习 线性方程组 线性代数 机器学习中的数学——概率分布 概率分布用来描述随机变量或一簇随机变量在每个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。离散型变量和概率质量函数离散型变量的概率分布可以用概率质量函数来描述。我们通常用大写字母PPP来表示概率质量函数。通常每一个随机变量都会有个不同的概率质量函数, 机器学习 深度学习 数学 概率论 概率分布 机器学习的数学基础 - 常见分布函数 机器学习 数学i基础