随笔分类 - 数学基础
数学分析,高等代数,离散数学,概率论,解析几何,微分方程,最优化
摘要:layout: post title: 集合论3 公理化—罗素悖论到集合的公理化定义 categories: math MachineLearning description: keywords: math MachineLearning 集合论3 公理化—从罗素悖论到集合的公理化定义 罗素悖论 若
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摘要:layout: post title: 集合论2序数—从自然数系统到无穷集合的排序 categories: math MachineLearning description: keywords: math MachineLearning 集合论2序数——从自然数系统到无穷集合的排序 我们上一节,回答
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摘要:layout: post title: 集合论1基数—无穷集合元素的个数 categories: math MachineLearning description: keywords: math MachineLearning 从集合到无穷 1 潜无穷与实无穷 潜无穷 从古希腊到康托之前的大多数哲学
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摘要:概率论3 随机变量及其分布 随机变量 离散型随机变量及其分布律 有些随机变量,它全部可能取到的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为离散型随机变量。要掌握一个离散型随机变量X的统计规律,必须且只需知道X的所有可能取值以及取每一个可能值的概率。 常见的离散型随机变量的分布律 一 (0-1)分布 二
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摘要:概率论4 随机变量的数字特征 这种由随机变量的分布所确定的,能刻画随机变量某一方面的特征的常数统称为数字特征,它在理论和实际应用中都很重要.本章将介绍几个重要的数字特征:数学期望、方差、相关系数和矩. 1 数学期望 定义 定理 随机变量的函数的期望 数学期望的性质 2 方差 定义 随机变量X的函数的
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摘要:频率与概率 频率与概率 频率,描述了事件发生的频繁程度 频率定义 在相同的条件下,进行了次试验,在这次试验,在这次试验中,事件发生的次数称为事件发生的频数。比值称为事件发生的频率,并记为 由定义,易见频率具有以下基本性质:
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摘要:概率论1 随机试验与独立性 1 随机试验 随机试验 可以再相同条件下重复进行 每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果; 进行一次试验之前不能确定那一个结果会出现 2样本空间 (一)样本空间 对于随机试验,尽管在每次试验之前不能预知试验的结果,但饰演的所有可能结果组成的集合是已知
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摘要:Numpy常见数学运算 导入库 import numpy as np 在二维坐标系常见操作 #创建两个数组 a = np.array([1,2]) b = np.array([3,4]) a,b #绘制这两个向量 import matplotlib.pyplot as plt fig,ax=plt.
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摘要:向量求导 感谢 [矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质(矩阵求导——本质篇) - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/263777564#:~:text= 分子布局,就是分子是列向量形式,分母是行向量形式,如 式。 如果这里的 是 实向量函数
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摘要:扩展——向量矩阵张量 参考 【科普向/中英字幕】What's a Tensor? 张量简介_哔哩哔哩_bilibili 标量就是数值,几何含义为数轴上的线段的长度 向量(矢量)有着方向和大小,其几何含义为带有箭头的一个线段 矩阵是一个二维的表,其几何含义为空间基的变换 张量 张量是一个定义在一些向量
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摘要:3我理解的高等代数3——线性变换 线性变换 第一节我们介绍了线性空间,他就是一个方格纸。 第二节我们介绍了坐标系变换中,基变换和坐标之间的关系。 接下来让我们考虑在坐标系变换中的变换本身这个东西。 让我们继续回到我们熟悉的情形,让我们重新描述这个过程。 通过一个变换或者说乘以一个矩阵A,我们使得原来
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摘要:2 坐标系变换与矩阵 在第一弹中,我们简单介绍了线性空间,并留下了一个问题,那就是我们选定不同的基向量和坐标系,对物体的描述会带来什么影响,不同的坐标系之间的关联又是怎样的呢? 首先,毫无疑问的是,当我们选定一组新的基向量之后,同一个物体,在不同的坐标系下有了不同的描述结果。 橙色的坐标系虽然看起来
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摘要:我理解的高等代数——1从方格纸到线性空间 -UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集-转载于3Blue1Brown官方双语】_哔哩哔哩_bilibili 前几天,看到了b站上这个视频,他使用可视化,直观的角度来帮助我们对线性代数建立了更加直觉的感知。我在观看视频的时候,突然发现有一些想法是我之前学习的
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摘要:拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法 KKT条件 互补松弛条件的解释 实例 对偶问题 SVM的对偶问题求解
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摘要:最大似然估计 一 基本知识 1 .1概率理解——贝叶斯派与频率派 频率派:概率是一个确定的值,模型中的参数也是一个确定的值。样本数据是由确定的概率分布生成的,因此数据是随机的。多次重复试验,使用事件发生的频率近似代替概率 。 对于一个模型或者也可说一个分布中的参数,我们相信它是固定不变的,是固有的属
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摘要:模式识别(Pattern Recognition) 第一章 概论 概论 模式识别(Pattern Recognition) 用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 发展史 1929年 G. Tauschek发明阅读机 ,能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论
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摘要:离散数学6 初等数论 第19章 初等数论 素数 整除、带余除法 整除的性质 素数、合数 素数与合数的性质 素因子分解——算术基本定理 素数检测——Eratosthene筛法 最大公约数与最小公倍数 互素 辗转相除法——求最大公因子 同余 、 一次同余方程 中国剩余定理 欧拉定理与费马小定理 应用 产
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摘要:高等代数7 线性变换 线性变换的定义 线性空间到自身的映射通常称为的一个变换。 定义 线性空间的一个变换称为线性变换,如果对于中任意的元素和数域中的任意数都有 \[ \mathscr{A}(\alpha+\beta)
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