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深度学习中的数学(机器学习的数学基础) 评分:

在深度学习中常用 的数学知识,及常用的公式整理。包含高等数学,线性代数和概率论与数理统计的相关知识。

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2018-12-15 上传 大小:1.87MB
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评论 下载该资源后可以进行评论 共3条

pan1998 里面的东西都是胡乱拼凑的,不是那本出版的书。
2019-08-29
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weixin_44402215 这不是 出版的书
2019-07-12
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financial6668881 都是一些基础的数据,没有讲和深度学习间的关系,纯理论。
2019-02-28
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深度学习的必备数学知识!看完这一本就够了! 李航老师《统计方法学学习》

书中开篇明义,在第一章1.3节就引出了统计学习的三要素:模型+策略+算法,后面每个学习方法的研究,基本都是从这三个要素来展开。具体而言: 模型:即关系或者规律。用书中话说,就是“所要学习的条件概率分布或决策函数”是线性还是非线性,是概率模型还是非概率模型,所有的可能(某种类型的模型)构成了模型的假设空间; 策略:怎么去学习。拿AlphaGo举例,其学习的策略就是当前每一步棋的价值是否最好,也就是说,落下的每一个子,是朝着取胜的目的去的。书中原话为“按照什么样的准测学习或选择最优的模型”。一般我们在训练数据的时候,用预测值和真实值之间的差距做比较,差距越小越好,这就是策略; 算法:已经选出来的最

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深度学习的数学基础

除了使徒直接去简历一个可以模拟承认大脑的程序之外,为什么不是图简历一个可以模拟小孩大脑的程序呢?如果他接受适当的教育,就会获得成人的大脑。

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帝国理工大学-Mathematics for Machine Learning-深度学习数学基础PDF

这些课堂讲稿来自于伦敦帝国理工学院的深度学习数学讲稿笔记,其目标在于为学生们提供基本的数学背景以及必要的技能,来理解、设计、实施现代的统计机器学习方法与推理机制,例如PCA(Principal Component Analysis)、Linear Discriminant Analysis、Bayesian Linear Regression 与 SVM(Support Vector Machines)。

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深度学习500问-第一章 数学基础.pdf

这部分内容可能和大家以往看到的数学理论知识书籍不太一样,这里作者并没有讲解那些知识点,而是帮大家总结整理了知识点间的关系,比如:张量与矩阵的区别,奇异值与特征值的关系,常见概率分布(涵盖12 种分布;通过分析每种分布的密度函数、数学期望、方差、特征函数等方面进行对比)等等。

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深度学习基础及数学原理

超级简易明白的的深度学习数学原理基础知识讲解,一个小时上读完,就明白深度学习数学原理,几千块培训课程的内部资料!!

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机器学习(深度学习)的数学理论知识

本文档涵盖了机器学习(深度学习)领域所必需掌握的数学理论知识。

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