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机器学习的数学基础.pdf

我们专业在学机器学习这门课程，因为还没有学概率学机器学习爱论，老师给我们找的关于学机器学习的相关数学知识点的总结，适合初学者以及想学机器学习的小伙伴，放在cdsn里面以防以后找不到可以直接来平台看。

《深度学习数学基础》 - 来自于UAI 2019【112页ppt】.zip

目前深度学习在学术界和工业界都得到了广泛的关注和应用。虽然TensorFlow、PyTorch等深度学习框架大大降低了深度学习模型实现的门槛，深度学习的应用仍离不开背后数学基础的指导。本文介绍UAI 2019的教程《深度学习数学基础》。

考研数学公式性质定理手册(完美版)含高数，线性代数，概率论，初高中数学全部公式和性质定理

公式性质定理手册包含高数，线性代数，概率论，初高中数学 全部公式和性质定理

深度学习资料：矩阵微积分、机器学习的数学基础、CS229线性代数与概率论基础和机器学习、深度学习和自然语言处理一整套资源

完备的 AI 学习路线，最详细的中英文资源整理 AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NL Machine-Learning 等经典的案例文档说明 数学基础知识： 矩阵微积分 机器学习的数学基础 CS229线性代数与概率论基础

matlab数学计算入门手册教程 包含矩阵数列线性代数

matlab数学计算入门手册教程 包含矩阵数列线性代数相关内容，官方原版，原滋原味，需要一点点英文能力，不是那么难

线性代数概率论与数理统计500题

线代、概率、数理统计等证明题500解析，考验用的参考书。

工数线性代数/概率论PPT.zip

包含工数老师的所有PPT,以及自己的所有代码作业。...代码作业一般是用C实现矩阵的转置、逆、乘法，概率论的一些基本问题。 所有作业使用一个代码框架，条理清晰，通俗易懂。 仅供学习，切勿商业用途！！

考研数学复习资料（高等数学线性代数概率论）

考研数学复习资料（包括高等数学、线性代数、概率论）

考研数学公式（线性代数+概率论+高数）合集

考研数学公式(2005年研究生高等数学复习公式.doc 概率口诀.doc 考研数学公式(word版,全面).doc 文都考研数学公式手册高等数学.doc 线性代数必须熟记的结论.doc)

安徽大学高数/线性代数/概率论历年考试试卷

安徽大学高数/线性代数/概率论历年考试试卷及答案....

广州大学2016-2017(2)线性代数试题(A)解答.doc

广州大学2016-2017学年第二学期考试卷解答 课 程：线性代数Ⅰ、Ⅱ 考 试 形 式：闭卷考试

考研高数 和线性代数概率论总结

包括了考试大纲所提到的知识点，没事儿的时候可以下到手机里，方便我们随时看，挺有帮助的

枣庄学院-线性代数与概率论-两套.pdf

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考研数学公式(高等数学、概率论、线性代数)全部公式

考研数学公式(高等数学、概率论、线性代数)全部公式，非常适合考研和学习人士。

七天搞定微积分

学习微积分 并不是想象中的那么复杂。微积分 线性代数 概率论 是很多学科，包括机器学习 基础知识

数学总结（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）

数学总结（高等数学、线性代数、概率论与数理统计），考研

张春乐线性代数与概率论笔记大赛.pdf

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机器学习之数学基础（高等数学、线性代数、概率论和数理统计）

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工程数学线性代数第六版（同济大学）

考研同学必备线性代数备考教材。同时，线性代数和概率论是机器学习算法的数学基础。

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行人跌倒数据集（VOC格式）

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YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。