模式識別數學基礎——線性代數部分
時光荏苒,歲月如梭,一年前我寫深度學習數學基礎時忽略的,自認為十分簡單的東西,現在已經變成難的不能再難的知識點了,曾經我以為我畢生難忘的高等數學,線性代數,概率論和數理統計,已經完完全全還給老師們了。為了應對模式識別的考試,參考網路上的教程,老師的課件和之前的教材,整理了一些最基礎的,可能會在考試中遇到的和數學相關的知識點,主要包括線性代數和概率論兩大塊,高等數學的知識有可能穿插其中。
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人工智慧數學基礎——線性代數
必備的數學知識是理解人工智慧不可或缺的要素,所有的人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上,而這些數學模型又都離不開線性代數(linear algebra)的理論框架。 線性代數不僅僅是人工智慧的基礎,更是現代數學和以現代數學作為主要分析方法的
人工智慧基礎:數學基礎-線性代數精簡教程
目錄 1、線性系統Linear System 2、Vectors、Matrices 2.1 向量Vectors 2.2 矩陣Matrix 2.3 矩陣與向量相乘 3、線性方程組有解麼? 3.1 線性方程組 3.2 線性組合Linear Combination 3.3 張成的空間Spa
機器學習數學基礎-線性代數
轉載出處: 從這篇文章開始,我會寫好一個系列的文章,就叫掌握機器學習數學基礎之XX(重點知識)吧,主要講述在機器學習中主要的一些數學基礎。 線性代數 為什麼要寫這個系列? 網上文章過於全面,一上來就推薦什麼MIT線性代數,推薦各種微積分,推薦什麼《
量化投資數學基礎——線性代數(1)
fff 來看 比較 proc 最終 計算 簡化 方向 ado 向量就是移動。 矩陣就是變換。 歷來挖坑都是寫系列,不過因為工作原因,一直沒有時間寫長的系列。這次膽子大一點,寫個長的系列,希望不要扯著蛋。 先講一下寫這個系列的原因。做量化投資的朋友們一般會咨詢
程序員的數學 3 線性代數pdf
對稱 字母 合成 12px pos com 定性 基於 角度 下載地址:網盤下載 內容簡介 · · · · · ·本書沿襲“程序員的數學”系列平易近人的風格,用通俗的語言和具象的圖表深入講解了編程中所需的線性代數知識。內容包括向量、矩陣、行列式、秩、逆矩陣、線性方程、L
基礎線性代數
csdn long pos ngxin 基礎 tails http https article 原文 另 https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/1016329 基礎線性代數
模式識別筆記2-線性模型
align 極大似然估計 play 模式 連線 激活 phi 最小二乘 屬於 1. 參數VS非參數 給定樣本集 $(x_i, y_i), i= 1,2,\cdots, n $,其中 \(x_i\) 表示特征向量, \(y_i\) 表示樣本標簽。 考慮一個新的向量 \(x\
Deep Learning 學習筆記3:《深度學習》線性代數部分
標量:一個標量就是一個單獨的數 向量:一個向量是一列數,這些數是有序排列的,比如:,如果每個元素都屬於實數R,且有n個元素,則記為:。向量可以看做n維空間的點。 矩陣:二維陣列,如果一個矩陣A高度為m,寬度為n,且每個元素都屬於實數,則記為:A∈ 張量:一組陣列中的元素
機器學習--高等數學篇--線性代數篇01--行列式
前言: 本人現在開始學習機器學習,現在正在一些基礎數學知識的預備過程中,因為高等數學已經複習完畢了,當時沒有寫部落格記錄下來,後面如果需求比較大的,我後面有時間將高數上下冊的知識整理出來,本人也是小白,剛畢業,有什麼不對的地方請見諒!至於哪些後面用的到,哪些用不到我這邊還沒
機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣01
上一個部落格(機器學習--高等數學篇--線性代數篇01--行列式)已經講解過行列式的概念,本將將講解下矩陣的概念和矩陣的一些運算規則。 一、矩陣的定義: m行n列個數,加上圓括號或者方括號,組成的就是m✖n的矩陣,記作Amxn。 方陣:矩陣的行和列數相等。 單位矩
機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣02
上一節講解了矩陣的一些基礎概念和運演算法則(機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣01),本章將學習並瞭解伴隨矩陣和逆矩陣。 一、伴隨矩陣 1.定1義:A是n階方陣,可以得到一個行列式|A|,求出|A|的代數餘子式,共有n^2個數。把代數餘子式按照第一行寫成第一
【模式識別】Fisher線性判別
Fisher是一種將高維空間對映到低維空間降維後進行分類的方法 1.投影: 對xn→的分量作線性組合可得標量 yn=w⃗ Txn→ 什麼樣的對映方法是好的,我們需要設計一個定量的標準去找w⃗ 來
演算法庫:基礎線性代數子程式庫(Basic Linear Algebra Subprograms,BLAS)介紹
除錯DeepFlow光流演算法,由於作者給出的演算法是基於Linux系統的,所以要在Windows上執行,不得不做大量的修改工作。移植到Windows平臺,除了一些標頭檔案找不到外,還有一些函式也找不到。這其中就涉及到三個函式:sgemv_,sgemm,saxpy_。百度了一下,原來這三個函式是很
Codeforces 1106F Lunar New Year and a Recursive Sequence (數學、線性代數、線性遞推、數論、BSGS、擴展歐幾裏得算法)
recursive ati 滿足 name cstring rec 其中 lun 小時 哎呀大水題。。我寫了一個多小時。。好沒救啊。。 數論板子X合一? 註意: 本文中變量名稱區分大小寫。 題意: 給一個\(n\)階遞推序列\(f_k=\prod^{n}_{i=1} f_{
高等數學、線性代數、概率論數理統計書籍推薦
導語 最近在學習機器學習,發現需要惡補數學知識。總感覺國內大學的教材只適合考試,對數學知識的理解和運用不到位。現整理一些評價很高的書,總的來說較適合工科類的同學打基礎和提高。 高等數學 入
機器學習的數學基礎(線性代數篇)
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【機器學習數學基礎】線性代數基礎
目錄 線性代數 一、基本知識 二、向量操作 三、矩陣運算 線性代數 一、基本知識 本書中所有的向量都是列向量的形式: \[\mathbf{\vec x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)^T=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\
人工智慧的數學基礎之線性代數的一些概念及總結
有一組向量可以通過線性組合得到其他向量,他們所有線性組合的集合就稱為向量的線性生成空間。也就是說在裡面的所有向量都可以由這組向量線性組合得到。維度就是基的數量。 基不一定是兩兩垂直並不一定是正交的,而是隻要滿足這一組基之間是線性無關的就夠了。 線性無關並不一定導致垂直,但垂直一定是線性無關的
多檢視幾何的數學基礎知識的掌握(1)--線性代數相關
前言 為了學習多檢視幾何,有很多數學的基礎需要去補充,目前為止,博主能力有限,有錯誤的地方則歡迎指正,本系列博文和多檢視幾何筆記將會一同編寫(如果我沒編寫完,或許我也沒看懂或者做實驗太忙了,見諒)