近代数字重要奠基人之一的德国数学家高斯曾说：“数学是科学的‘皇后’。”在“大数据”和“人工智能”的浪潮中，算法是核心，而数学、统计学、概率论与算法息息相关。线性代数：如何将研究对象形式化？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了?种看待世界的抽象视
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2019-06-17 17:41:55
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Note sth about GMM(Gaussian Mixtrue Model) "高斯混合模型的终极理解" "高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解" 这两篇博客讲得挺好，同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法，其实GMM式子没有什么高深的地方，都是概率论的东西，主要是构思比较巧妙。 动 ...
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2019-06-17 12:38:18
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random库是用于产生并运用随机数的标准库。 从概率论角度来说，随机数是随机产生的数据（比如抛硬币），但时计算机是不可能产生随机值，真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值，计算机不能产生真正的随机数，只能产生伪随机数 一、调用语句： 二、基本随机数函数 （一）seed(a):设置初始化随机种子， ...
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2019-06-07 19:11:34
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个人觉得github上的中文版翻译的不错，有700多页，深度学习入门经典书籍，前几章的数学基础介绍的相当不错。第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数，概率论等，第4章值得一读，讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介 ...
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2019-06-04 19:23:04
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基础知识 1、数学，这个一般理工科都会学，如果想走机器学习(算法)的道路，更加要学好 * 高等数学 * 离散数学 * 线性代数 * 概率论与数理统计 2、专业基础课有十多门，其中最重要的是四门如下 * 数据结构与算法 * 计算机组成原理 * 操作系统 * 计算机网络 以上这些基础知识，决定你能学得多 ...
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2019-05-28 12:48:54
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序言 在计算机领域每推开一扇门都会进入一个全新的世界。 线性代数 线性代数有什么用？！ 线性代数有什么用？！ 概率论 形式逻辑 数理统计 资料 ...
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2019-05-25 12:31:51
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概率论是统计学的基础 概率论基本名词概念 实验, 样本空间, 实验: 对某个现象进行的一次观察或者实验 随机实验: 可以在相同的条件下重复进行 实验的可能结果不止一个, 实验知道所有的可能结果 实验前不确定你是个可能的结果会出现 样本空间: 随机实验可能出现的结果的集合 每个可能的结果为样本的 事件... ...
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2019-05-24 19:25:54
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预览 参考书籍:浙大概率论与数理统计, 俄罗斯的概率教材, 概率-施利亚耶夫著作, 统计学及应用-sarah boslaugh著作 统计学分类: 描述统计学:展示数据, 描述数据的集中和离散程度 推断统计学:根据样本数据推断总体的数据特征 统计趋势: 集中趋势, 离散趋势 统计学应用: 有数据, 就... ...
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2019-05-24 00:52:25
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机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据开掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言，机器学习愈加注重算法的设计，让核算机可以白动地从数据中“学习”规则，并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算 ...
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2019-05-22 12:38:51
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一、概念理解 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智 ...
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2019-05-20 13:36:32
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