引言 不懂数学是学不好人工智能的，本系列文章就汇总了人工智能所需的数学知识。本文是高等数学篇。 另有线代篇和概率论篇。 人工智能数学基础之概率论 人工智能数学基础之线性代数(持续更新) 函数与极限 函数 \(y = f(x)\) ,x是函数f的自变量，y是因变量 函数极限 \(\lim\limits ...
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2021-07-19 16:42:48
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一、线性回归 1.定义 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2021-06-30 18:32:28
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##定义 ####导数 设函数$y = f（x）$在点$x_0$的某个邻域内有定义，当自变量$x$在$x_0$处有增量$Δx$，$（x_0+Δx）$也在该邻域内时，相应地函数取得增量$Δy = f（x_0+Δx）-f（x_0）$如果$Δy$与$Δx$之比当$Δx→0$时极限存在，则称函数$y=f（x ...
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2021-06-25 16:42:49
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平台调用是一项服务，使托管代码能够调用动态链接库 (DLL) 中实现的非托管函数，例如 Windows API 中的非托管函数。 此服务定位并调用导出的函数，并根据需要跨交互操作边界封送其自变量（整数、字符串、数组、结构等）。 本部分介绍了与使用非托管 DLL 函数相关的任务，并提供有关平台调用的详 ...
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2021-05-24 07:51:00
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lab2 word2vec part 1 了解word2vec 在word2vec中,通过矢量点积和应用softmax函数 \[ P(O=o,C=c) = \frac{\exp(u_o^T)}{\sum_{w\in Vocab}\exp(u_w^Tv_c)} \] 这其中$u_0$是词 \(o\) ...
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2021-02-27 13:00:46
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前言 指数函数 对于指数函数 \(y=a^x\) 而言，我们必须限制其底数 \(a\) 的取值；否则可能出现“混乱局面”： ①若 \(a＜0\)，则对于 \(x\) 的某些数值，可使$ax$无意义，如$(-2){\frac{3}{4}}$在实数范围内函数无意义； 也可能出现一个自变量对应两个函数值的 ...
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2021-01-22 12:29:49
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中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y）。 在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。 一、基本类型 根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。 并行中介 ...
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2020-12-02 12:00:28
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为什么要对数据进行归一化处理在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。1例子假定为预测房价的例子，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。那么可以得到的公式为：其中代表房间数，代表变量前面的系数。其中代表面积，代表变量前面的系数。首先我们祭出两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程。未归一化：归一化之后为什么会出现上述两个
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2020-11-27 11:26:59
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1. 线性回归 X，Y是线性的 是偏置（有点像截距），防止Y为0，矩阵表示时，为全1 ：数据集收集的时候有误差（高斯误差，均值为0） 表达向量很相似 D：和，代表所有的数据，和相互独立 2. Basic Expansion 2.1 使用Basis expansion捕捉自变量和因变量的非线性关系 2 ...
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2020-11-25 12:17:37
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作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。 简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表最终的输出( ...
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2020-11-02 09:44:36
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