随笔分类 - 《万门大学-人工智能、大数据、复杂系统》笔记
摘要:1.概率基础 2.贝叶斯理论 3.贝叶斯于机器学习 1.贝叶斯误差 2.假设很重要 3.奥卡姆剃刀:偏好简单模型
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摘要:1.导数的定义 2.初等函数的导数 习题1 3.反函数的导数 习题1 习题2 习题3 所有初等函数的导数 4.复合函数的导数 习题1 习题2 5.泰勒展开 6.罗尔定理 7.微分中值定理和柯西中值定理 微分中值定理 证明过程 柯西中值定理 证明过程 8.罗必塔法则 习题1:求极限 9.泰勒展开的证明
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摘要:5.复杂网络经济学应用 (科普) 6.机器学习与强化学习算法(科普+概念) 7.阿尔法狗与强化学习算法(科普) 第 5、6、7 讲除了没有有价值的知识点,基本都是概念的介绍和科普,就不浪费时间做笔记了。 1.元素与极限的知识点回顾 1.实数的定义 2.极限的定义 一个练习题: 第二个练习题: 2.两
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摘要:1.实数的定义 假设我们知道了整数的定义,像-3,1,17这些都属于整数Z。然后有理数则是两个整数相除q/p ,q,p属于Z,则是有理数Q。 什么是实数R呢?实数R代表横数轴上的所有数,如何定义实数呢?将实数定义为有理数+无理数?显然不可以,因为我们不知道还没有无理数的定义。 那要怎样定义实数呢?
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摘要:前言 感觉是时候系统性的学一下人工智能啦! 粗略大纲: 1.贝叶斯与随机过程 1.贝叶斯分析 2.随机过程理论 2.机器学习 1.监督学习(重点) 1.扫描各种算法 1.数学推导 2.程序清单 1.安装 2.介绍 2.无监督学习 3.强化学习 3.深度学习(重点) 1.公式 2.实践(python)
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