机器学习数学基础知识备忘

yhlx125 yhlx125     2022-12-22     243

关键词:

1.特征值分解

 

2.奇异值分解

奇异值的物理意义是什么? 

奇异值分解(SVD)原理详解及推导 

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 

奇异值分解 SVD 的数学解释

3.

 

[机器学习]机器学习数学基础

...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 查看详情

机器学习数学基础-gradientdescent算法(上)

...要了解点数学基础学习大数据分布式计算时多少会涉及到机器学习的算法,所以理解一些机器学习基础,有助于理解大数据分布式计算系统(比如spark)的设计。机器学习中一个常见的就是gradientdescent算法,是线性回归问题的一... 查看详情

机器学习数学基础

1.机器学习定义:是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统,使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习;随着训练次数的增加,该系统可以在性能上不断的学习和改进;通过参数优化的学习模型,能够用... 查看详情

机器学习需要的数学总结

...和积分是特定过程特定形式的极限微积分/高等数学。在机器学习中,微积分主要用到了微分部分,作用是求函数的极值,就是很多机器学习库中的求解器(solver)所实现的功能。在机器学习里会用到微积分中的 查看详情

华为云技术分享机器学习(02)——学习资料链接

以下是我学习机器学习过程中的部分学习资料,当然除些之外还有更多的文章和视频,实际看了后觉得好多内容都太难,自己目前的数学基础很难理解里面讲解的内容。另外,资料太多反而影响学习效率,很多内容都是重复的,... 查看详情

机器学习中的重点数学知识

深度学习中的数学1、数学是基石,编程为工具2、深度学习基本全是优化问题(数学)微积分知识重点:① 导数:导数法则、常见的函数的导数、② 多元函数的导数:求梯度(偏导数)、二阶导数和hess矩阵l 为什么... 查看详情

总结学习机器学习过程中用到的数据学知识

现在机器学习行业持续加温,应届毕业生年薪持续走高,2019年毕业生算法岗年薪40万起,上不封顶,吸引着越来越多的人想往机器学习方向转。但是刚接触到算法时,看到那些数学公式都望而生畏,特别是公式的推导。今天本文... 查看详情

2.机器学习相关数学基础

1.高等数学1)函数2)极限3)导数4)极值和最值5)泰勒级数6)梯度7)梯度下降2.线性代数1)基本概念2)行列式3)矩阵4)最小二乘法5)向量的线性相关性3.概率论1)事件2)排列组合3)概率4)贝叶斯定理5)概率分布6)期望和... 查看详情

机器学习:2.机器学习相关数学基础

 本周任务:请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念:1.高等数学1)函数2)极限3)导数4)极值和最值5)泰勒级数6)梯度7)梯度下降2.线性代数1)基本概念2)行列式3)矩阵4)最小二乘法5)向量的线性相关性3.概... 查看详情

机器学习的数学基础(代码片段)

一、概述我们知道,机器学习的特点就是:以计算机为工具和平台,以数据为研究对象,以学习方法为中心;是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机... 查看详情

提升机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源

...ts作者|AjitJaokar转自|新智元 编辑|大明 【编者按】机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物。相信对打好数学基础的相关人 查看详情

机器学习数学基础之高数篇——函数极限和导数(python版)(代码片段)

...知道大家有没有类似的经历,斗志满满地翻开厚厚的机器学习书,很快被一个个公式炸蒙了。想要学习机器学习算法,却很难看的懂里面的数学公式,实际应用只会调用库里的函数,无法优化算法。学好机器... 查看详情

机器学习数学基础:数据生成器与学习器的关系

我在接触机器学习的过程中,被一些学习器所洗脑,如kkkNN,决策树,NaiveBayes(NB),Supoortvectormachines(SVM),Back-propagationartificialneuralnetworks(BP-ANN),Matrixfactorization(MF).学习器的评价指标往往是分类精度(accuracy)、回归误差(meanabsoluteerror,MA 查看详情

机器学习需要啥数学基础

我们知道,机器学习涉及到很多的工具,其中最重要的当属数学工具了,因此必要的数学基础可谓是打开机器学习大门的必备钥匙。机器学习涉及到的数学基础内容包括三个方面,分别是线性代数、概率统计和最优化理论。下面... 查看详情

机器学习的数学基础-期望方差协方差

 期望             方差    协方差   查看详情

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理:数学上supinf含义,和maxmin的区别

文章目录inf和sup的定义inf和sup的性质、证明sup,inf和max,min的区别参考资料inf和sup的定义经常在文献中看到inf和sup,很多人不知道是什么意思。其实这两个概念是来自于“数学分析”中的上确界和下确界:inf:infimum或inf... 查看详情

机器学习数学基础之矩阵理论

        目录一、线性空间1.   线性空间的概念(1) 线性空间的定义(2) 线性空间的本质2.   线性空间的基(1) 线性表示(2) 线性相关(3) 线性无关(4) ... 查看详情

机器学习的数学基础-特征分解与奇异值分解

 特征分解             奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)   查看详情