机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1、标量、向量、矩阵、张量标量、向量、矩阵和张量是线性代数中不同维度的数学对象，它们之间的区别在于维数和结构：标量（Scalar）：标量是一个数值，只有大小，没有方向。例如物理学中的时间、质量、温度等

课程介绍：不管是算法工程师还是机器学习相关岗位，很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生，更有甚至数学的优先级超过计算机专业，尤其人工智能方面，Al人才门槛高的让人望而却步，其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高，从而限制了很大一批人的进入。课程优势：相关实用数学基础原理，课程设计循序渐进，妙趣横生，使用多个源于生活的场景深入浅出的讲解，动画效果和有趣小游戏案例贯穿全课程，带领你在不经意间轻轻松

机器学习数学基础--凸优化1.计算几何是研究什么的？2.计算几何理论中（或凸集中）过两点的一条直线的表达式，是如何描述的？与初中数学中那些直线方程有什么差异？有什么好处？

这两天集中学习了机器学习的数学基础，主要是三部分：1.线性代数：这部分主要是矩阵的运算和分解，几乎用numpy中函数实现；至于分解部分，有特征分解个奇异值分解两部分，可应用于降纬处理。2.微积分学：这部分的应用重点是函数，如何求解目标函数及最优解（用梯度下降的算法），再介绍了最小二乘法。3.概率论

p=1&vd_source=260d5bbbf395fd4a9b3e978c7abde437唐宇迪：机器学习数学基础文章目录1.1函数1.1.1函数分类1.1.2常见函数指/对数函数分段函数原函数&反函数

不少同学一提到泰勒公式，脑海里立马浮现高大上的定义和长长的公式，令人望而生畏。实际上，泰勒公式没有那么可怕，它是用简单的多项式来逼近一个光滑的函数，从而近似替代不熟悉的函数。由于泰勒公式具有将复杂函数近似成多个幂函数叠加形式的性质，可以用它进行比较、求极限、求导、解微分方程等。我们先来看一下泰勒公式的发明者，布鲁克·泰勒——布鲁克·泰勒（BrookTaylor,1685-1732）,英国数学家，牛

前言线性代数（linearalgebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究，同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。本文主要介绍机器学习中所用到的线性代数核心基础概念，供读者学习阶段查漏补缺或是快速学习参考。线性代数行列式1.行列式按行（列）展开定理(1)设A=(aij)n×nA=(a_{{ij}})_{n\timesn}A=(aij)n×n，则：ai1Aj1+a

【ML&DEV】这是大家没有看过的船新栏目！ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，欢迎大家关注！往期回顾：ML&DEV[0]|栏目说明提问回复0805|自律-入门-实习-资源NLP.TM[16]|SIGIR2019:深度NLP在搜索系统中的应用R&S|

线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支，在现代科学的各个领域都有应用，尤其是从事数据分析、机器学习、自然语言处理等专业的朋友，必须学习而且需要搞懂。推荐学习DavidC.Lay的《线性代数及其应用》，书中有大量的应用实例，内容结构安排的很好，前几章就引入子空间，向量，线性变换的概念，还介绍了一下线性代数的核心思想和研究内容，而后面几章的内容都紧扣这些概念学习参考：《线性代数及其应用》中文PDF(第

image.png以下有四种情况：1.a,b都为负image.png2.a-b+image.png3.a+b-image.png4.a,b都为正image.png

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补

转载出处：线代专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30191876概率统计：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30314229优化（上）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30383127优化（下）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30486793信息论及其他：https://zhuanlan.z

极限通俗语言:函数f在x0处的极限为L数学记号:limf(x)=L微分学Jensen不等式

文章目录第一章、机器学习数学基础1.1线性代数1.1.1矩阵中的基本概念1.1.2矩阵的加法1.1.3矩阵的乘法1.1.4矩阵的转置1.1.5矩阵的运算法则1.1.6矩阵的逆1.2微积分1.2.1导数1.2.2

Dtawhale集成学习Github开源地址CH1-机器学习数学基础python笔记（基于讲义和自己的笔记）机器学习数学基础基于python-B站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计

机器学习数学基础（二）概率论概率论基础初步认识概率公式常见概率分布两点分布二项分布Bernoullidistribution泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差sigmoid

目录一，连续与离散随机变量1，离散型随机变量2，连续型随机变量3，简单随机抽样4，似然函数5，极大似然估计例子：二，概率论基础1，概率论是干什么的？2，随机事件是什么？3，概率与频率4，古典概型5，条件概率6，独立性7，独立试验8，二维随机变量1）二维离散型随机变量2）二维连续型随机变量例子：9，边缘分布1）离散型随机变量边缘分布2）连续型随机变量边缘分布例子：10，期望11，期望求解例子：12，

机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3）机器学习是用数据

机器学习数学基础均匀分布转变为正态分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathx=np.random.rand(1000)##rand是均匀分布

文章目录一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解（一）最小二乘法（二）梯度下降参考链接一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法梯度下降（gradientdescent）主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。所以，它是

机器学习的数学基础重点推荐——MIT的机器学习数学基础课如果只需要快速了解，请参考——矩阵范数计算完整的MIT数学基础课程笔记可以参考：MIT18.06线性代数笔记这是个非常棒的手动演算流程，本文也将编码进行验算

偏向于理解，不涉及证明Helloworld：代码：importsympyasspsp.init_printing()sym_x,sym_y,sym_z=sp.symbols("xyz")sp.diff(sym_x**3-sym_x*3)也可以简单一点：str_expr="x**3-x*3"expr=sp.sympify(str_expr)sp.diff(expr)结果：1.链式求导h′(x)=f′

为什么要学习高数，线代，概率？高数解决了联系问题线代解决了离散问题概率统计是为了定量统计2.什么是实数(IR).?自然数（N）整数（Z），分数/有理数（Q）实数（R）3.5.实数的定义：6.实数的定义：“实数，是有理数和无理数的总称。数学上，实数定义为与数轴上的实数，点相对应的数。实数可以直观地看作有限小数与无限小数，实数和数轴上的点一一对应。但仅仅以列举的方式不能描述实数的整体。实数和虚数共同构

机器学习数学基础：常见分布与假设检验所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。

机器学习数学基础之Python矩阵运算1.在Jupyter中写下Python矩阵基本运算学习记录1.1python矩阵操作1.1.1首先打开jupyter，引入numpy1.1.2创建一个矩阵a并调用1.1.3

讲述了机器学习核心数学理论知识和算法✏适合作为学校的教材或者中阶读者（有一定的扎实基础，学过机器学习数学基础啥的）自学使用本书一共十六章，分为三个部分✍✍第一部分：第一章~第三章（机器学习的基础知识）✍

目录一，函数1，基本初等函数：2，初等函数：了解完这些之后呢，我们还要知道函数的几种特性：二，极限1，当我们对数列取极限时，2，性质三，无穷小和无穷大1，无穷小与函数极限的关系2，一些定理：3，无穷大时一种特殊的无界变量，但是无界变量未必是无穷大。4，还有一个很重要的定理：四，连续性与导数1，一些事实2,定义：3，连续的条件：5，连续性的概念：6，间断点：7，导数我们要知道的是：五，偏导数六，方向

dddd第01题拉格朗日对偶题目答案第02题最大间隔模型题目答案第03题不可知PAC可学题目答案第04题二分类VC维题目答案第05题Rademacher复杂度题目答案第06题稳定性题目答案第07题hinge函数题目答案第08题一致性题目答案第09题固定步长梯度题目答案第10题在线梯度与遗憾界题目答案第01题拉格朗日对偶题目给出数学优化模型minf(x)s.t.g(x)≤0h(x)=0\begin{

目录1线性代数1.1矩阵定义1.2矩阵中的概念1.2.1向量1.3矩阵的运算1.4矩阵的转置1.5矩阵的逆2微积分2.1导数的定义2.2偏导数2.3方向导数2.4梯度2.5凸函数和凹函数3概率统计3.1常用统计变量3.1.1数学期望和大数定律3.1.2协方差3.1.3相关系数3.2常见概率分布3.3重要概率公式1线性代数导语:这些只是很基础的大学数学课本中的知识,如果考研的话,似乎看完这些也只是个

本文运用相关案例和python程序，帮助大家理解概率论中概率、随机变量、概率分布、概率密度函数、中心极限定理等概念。另外，喜欢本专栏文章的记得关注我哈~在大学里，我们都学过概率论相关的课程。那么现在来回答一个问题，概率是什么？要回答这个问题有一定难度，概率的概念很抽象，要解释它需要借助一些例子。比如抛硬币问题，正面朝上的概率是1/2。三扇门问题，重选为正确选项的概率为2/3。概率我们来具体实现这两

群论的定义对于群论是什么，这里引用百度百科中的一段介绍：群论，是数学概念。在数学和抽象代数中，群论研究名为群的代数结构。群在抽象代数中具有基本的重要地位：许多代数结构，包括环、域和模等可以看作是在群的基础上添加新的运算和公理而形成的。群的概念在数学的许多分支都有出现，而且群论的研究方法也对抽象代数的其它分支有重要影响对于我本人而言，看完这段描述依然很懵，有一种听君一席话，如听一席话的感觉，压根还是

本文推荐一份机器学习数学基础专辑，非常适合初学者入门，文末提供下载。机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。

机器学习数学基础学习笔记1、微积分1.1导数一阶导数，是函数的切线斜率二阶导数，是切线斜率的变化速度，即曲线的弯曲程度，也称为“曲率”（curvature）1.2偏导数偏导数，是多元函数关于某个自变量的导数

不知道大家有没有类似的经历，斗志满满地翻开厚厚的机器学习书，很快被一个个公式炸蒙了。想要学习机器学习算法，却很难看的懂里面的数学公式，实际应用只会调用库里的函数，无法优化算法。学好机器学习，没有数学知识是不行的。数学知识的积累是一个漫长的过程，罗马也不是一夜建成的。如果想要入门机器学习，数学基础比较薄弱，想打牢相关数学基础，可以关注笔者，一起学习（数学大佬也可以来扫一眼python代码）~接下来我

集成学习Task01机器学习数学基础一、学习主题二、学习内容高等数学线性代数三、实验项目一、学习主题快速复习以下数学知识：高等数学和线性代数和概率论等知识；完成阶段一作业二、学习内容高等数学1.多元函数

偏向于理解，不涉及证明一、向量、矩阵、张量一个一维数组（行或者列）被称作为向量，同时满足具有大小和方向两个性质向量的范数：0范数，即向量a中非零元素的个数，常表示为||a||01范数，即向量a中所有元素绝对值之和，公式表示为∣∣x∣∣1=∑i=1N∣xi∣||x||_1=\sum_{i=1}^N|x_i|∣∣x∣∣1=i=1∑N∣xi∣2范数，又称欧几里得范数，向量元素绝对值的平方和再开方,公式表

一、机器学习的数学基础正规的机器学习数学基础主要有：数学分析（微积分），线性代数，概率论，统计，应用统计，数值分析，常微分方程，偏微分方程，数值偏微分方程，运筹学，离散数学，随机过程，随机偏微分方程，抽象代数

线性代数篇向量空间向量空间是定义了加法和数乘这两种运算的集合。向量及其运算向量空间中的元素就是向量，每个向量可以用一个n维实数列表表示，[v1v2⋮vn]\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\\vdots\\v_n\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎢⎡v1v2⋮vn⎦⎥⎥⎥⎤是列向量v1v2…vn\begin{matrix}v_1&v_2&\dots&v_n\end{matrix}v1v

提到线性代数，又不得不吐槽国内教材了，学起来真的是实力劝退。有多少跟着国内教材学完线性代数课程后，知道线性代数是什么，它到底是干什么的？事实上如果你后面想做科研、想研究机器学习、深度学习，你会发现处处是线性代数。这么抽象又重要的课程，一本书里基本看不到几张图，就好比是没有注释的代码，大概以为我的脑子就是记公式的机器吧…如果你还未开始学习线性代数，那么强烈建议你把学校发的紫色教材放在一边，找几本国外

我在接触机器学习的过程中,被一些学习器所洗脑,如kkkNN,决策树,NaiveBayes(NB),Supoortvectormachines(SVM),Back-propagationartificialneuralnetworks(BP-ANN),Matrixfactorization(MF).学习器的评价指标往往是分类精度(accuracy)、回归误差(meanabsoluteerror,MA

目录一，相关分析概述1，什么叫相关分析？2，相关系数：二，皮尔森相关系数1，连续变量的相关分析2，协方差：3，pearson相关系数4，相关系数的显著性检验：三，斯皮尔曼等级相关四，肯德尔和谐系数实例1:同一评价者无相同等级评定时实例2:同一评价者有相同等级评定时肯德尔和谐系数的显著性检验五，质量相关分析1，二列相关：1）二列相关的使用条件：2）公式：3）例子：2，点二列相关：例子：六，偏相关与复

3.1矩阵和向量矩阵是指由数字组成的矩阵陈列，并且写在方括号内。如下图实际上矩阵可以说是二维数组的另外一种说法。矩阵的维度：行乘上列为矩阵的维度下面再介绍向量一个向量是一种特殊的矩阵，向量是只有一列的矩阵如图所示，向量y是一个4×1的矩阵，也通常称它为4维，右下角代表着两种不同的向量元素表示方法，左边是以1开始的，右边是以0开始的，像数组一样，我们通常使用左边这个从1开始的来表示。另外大写字母通常

所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，因此数学基础在这个领域很是关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来讲就是一种统计学习。python今天是几率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分几率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补上)。而今天的这篇内容是在几率论的基础上往前一步，属于数理

今天的人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上小编整理了有关人工智能的资料，有python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生也非常实用

目录一、机器学习概念入门二、机器学习数学基础三、机器学习语言基础之Python语言四、Python数据分析库实战五、用户标签预测项目实战六、推荐系统七、CTR点击率预估实战八、机器学习面试必备随着人工智能的发展

以下文章摘录自《机器学习观止——核心原理与实践》京东：https://item.jd.com/13166960.html当当：http://product.dangdang.com/29218274.html最优化理论概述最优化理论是数学的一个分支，它主要研究的是在满足某些条件限制下，如何达到最优目标的一系列方法。最优化理论的应用范围相当广泛，所涉及的知识面也很宽，并不是简单的一两个章节就可以涵盖

机器学习数学基础：学习线性代数，千万不要误入歧途！推荐一个正确学习路线序言写完《机器学习深度研究：机器学习中的高等数学/微积分及Python实现》，觉得十分对不起读者，写的自己都不满意。

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：吴忠强，Datawhale优秀学习者所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的

机器学习数学基础：随机事件与随机变量所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。

在进行机器学习编程过程中，需要用到一些线性代数的基础知识，以便简化程序的编写，并且可以利用GPU的矩阵运算能力，提高运算效率。本文不作过多的理论解释，只是基于具体的例子来介绍一下矩阵运算的数学基础知识，以便备用。首先介绍一下什么是矩阵，如下列出了3个矩阵，分别是3行2列，2行3列，3行4列的矩阵矩阵的加法及减法两个矩阵的加法，简单描述就是用两个矩阵中相同位置的各个元素依次相加，继而得到一个新的矩阵