机器学习中的数学
摘要:1. 工程界的恐慌 无论我自己亲眼所见还是道听途说,虽然国内兴起了一段人工智能的浪潮,但是在企业内部对这个领域的了解还是比较局限的。一般来说就是两个态度: 第一种是隔岸观火,这些人认为这个东西太遥远了,都是理论公式,和实际的应用没啥关系,等他们搞的差不多了,出了一些开源库(如tensorflow)我
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线性代数怎么学
摘要:作者:「已注销」链接:https://www.zhihu.com/question/311724817/answer/695067704来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 线性代数其实不难学,但是某些脑残的教材导致了大家觉得线性代数难学。对,我说的就是同济
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每周一个机器学习小项目005-自动求导
摘要:每周一个机器学习小项目005-自动求导 深度学习中实现一个自动求导实际上就是实现一个图算法。我们以一个简单的示例来说: 将上的关系绘制成图 我们可以将所有的计算拆分为二元的计算方法: 对于每一步而言仅需计算其依赖的输入的偏导数即可(对于y来说是f和g)。之后递归的向前计算每一层的导数。因此在计算的过
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机器学习理论篇1:机器学习的数学基础
摘要:机器学习理论篇1:机器学习的数学基础 pro-am 数据,算法爱好者 已关注 4,088 人赞同了该文章 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
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无需数学基础如进行机器学习
摘要:注:如果有一定数学基础的话也可以看看,接受任何形式的批评。 1.写在前面 写这篇文章之前压力很大,因为数学是机器学习所必须的东西。 凡事都都有个但是,但是转念一想,现在这个开源软件搞得这么红火的阶段是不是可以对一些机器学习进行概念性的了解就进行编程?想想也是可行的,因为现在对于机器学习来讲更重要的其
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机器学习路线图
摘要:Self-Study Guide to Machine Learning by Jason Brownlee on December 4, 2013 in Start Machine Learning Tweet Share Share Last Updated on April 21, 2018
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机器学习的最佳学习路线原来只有四步
摘要:AI这个词相信大家都非常熟悉,近几年来人工智能圈子格外热闹,光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。今天小天就来跟大家唠一唠如何进军人工智能的第一步——机器学习。 在机器学习领域,Python已经成为了主流。一方面因为这门语言简单易上手,另一方面是因为Python有足够完善的库可以调用,能为我们节省
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