原文：https://blog.csdn.net/yt71656/article/details/42585873 前几天上的机器学习课上，老师讲到了参数估计的三种方法：ML，MAP和Bayesian estimation。课后，又查了一些相关资料，以及老师推荐的LDA方面的论文《Parameter ...
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2019-12-15 13:02:34
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这么难的专题居然只给了这么短时间。。。 然而在NC的教导之下还是有一定的收获的。 必须打广告：0，1，2，3 附带一个垃圾博客：-1 按照习惯，堆砌结论而不加证明。 Section1 导数： 基本形式：$f'(x)=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{f(x+\Del ...
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2019-12-15 12:16:13
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原文:.Net core 使用NPOI 直接导入Excel到数据库（即不先将Excel保存到服务器再读取文件到数据库） 网上找了好多都没有直接保存导数据库的方法，自己研究了IFormFile类后尝试了一下没想到意外的成功了~~~~~~~~~~ ...
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2019-12-13 23:50:13
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一、【微积分】 基础概念（极限、可微与可导、全导数与偏导数）：只要学微积分，就必须要明白的概念，否则后面什么都无法继续学习。函数求导：求导是梯度的基础，而梯度是 AI 算法的基础，因此求导非常重要！必须要搞清楚概念，并学会常见函数的导函数求法。链式法则：符合函数求导法则，反向传播算法的理论基础。泰勒 ...
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2019-12-11 17:13:30
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在一些数学公式的推导中，常会遇到 $d$ / $\partial$ / $\delta$ \ $\Delta$ 等符号。它们背后分别代表的数学含义？ 增量 设变量 $u$ 从它的一个初值 $u_1$ 变到终值 $u_2$，终值与初值的差 $u_2 u_1$ 就叫做变量 $u$ 的 增量 ，记作 $\ ...
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2019-12-07 19:27:10
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1. 梯度下降法介绍 1.1 梯度 在多元函数微分学中，我们都接触过梯度(Gradient)的概念。 回顾一下，什么是梯度？ 梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 这是百度百科 ...
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2019-12-03 21:51:04
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191128 [TOC] 日记 1. 今天睡了一天，肚子还是微微痛，不消化，没吃啥东西没啥力气 单词 无 回顾 数学 9.2节 偏导数 9.3节 全微分 英语 无 专业课 无 健身 请假 书法 无 ...
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2019-11-28 21:38:23
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前言 已知函数的极值求参数的范围 两个类型 参数含在函数内， 参数不含在函数内，在给定的区间内， 详细说明 导数的证明 ...
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2019-11-26 19:45:10
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神经网络的层数决定了模型的容量 网络层数加深，容易陷入局部最优解，梯度消失问题严重 ResNet 解决或缓解深层的神经网络训练中的梯度消失问题 层数更深的网络反而具有更大的训练误差，很大程度归结于梯度消失问题 误差传播涉及非常多的参数和导数的连乘，很容易导致梯度消失或者膨胀 ResNet 既然离输入 ...
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2019-11-24 17:52:11
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无约束优化算法 假设求解$\min L(\theta)$，$L(\cdot)$光滑 直接法 两个条件 函数是凸函数 一阶导数为零等式有闭式解 迭代法 假设优化问题为$\begin{aligned} \delta_t = \mathop{\arg \min}_{\delta} L(\theta_t+\ ...
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2019-11-24 15:44:26
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