深度学习的数学基础 微积分 无穷小在17世纪下半叶，数学史上出现了无穷小的概念，而后发展处极限的概念 极限 数列的极限 函数的极限 导数 微分 积分 不定积分也称为原函数或反导数 定积分 定积分中值定理 牛顿-莱布尼茨公式 偏导数 概率统计 样本空间定义：随机试验 E 的所有结果构成的集合称为 E ...
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2019-01-02 10:46:15
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自学路线 科普读物：《计算机概论》、《IT简史》 两条并行线：编程语言（C/C++和Python） 实用技术（流行的开发框架和工具）数学基础（离散数学、高数、线性代数、概论统计） 专业基础理论（数据结构与算法、操作系统、计算机网络、计算机组成原理） 两条并行性之后就是深入钻研特定的技术领域：人工智能 ...
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2018-12-26 22:22:24
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这两篇文章（上，下）已经总结得很好了 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html https://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html 1. 数学基础 1.信息论的信息熵：Entropy 2.基尼不纯度：Gini i ...
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2018-12-26 15:53:58
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基础定义不再说明。请先学完数学基础I\~IV、多项式基础I\~II、生成函数、组合基础I~II再来看这篇。 排列到循环 $$n!=\begin{bmatrix}n\\ [1,n]\end{bmatrix}$$ 证明：一个排列对应若干个循环。 求一行第一类斯特林数 由上，可以先用分治FFT求下降幂系数 ...
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2018-12-24 23:43:38
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朴素贝叶斯naive bayes是直接生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。 数学基础： 1. 最大似然估计 ...
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2018-12-24 18:12:45
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机器学习是现在在风口上。其包括一系列的具体算法，学习这些算法需要一定的数学基础（线性代数、概率论），网上有大量的资料可以参考学习；对于工程来说门槛就更低了，有许多优秀的现成框架可以使用。虽然我们调用一些api、调调参数就能完成很多工作，但是理解这背后的“为什么”还需要下一番功夫。机器学习理论是该领域 ...
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2018-12-22 16:46:59
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如果是计算机科班出身的程序员，以下的六门课将是大学四年中会学的最最重要的六门课，可以说这六门课构成整个计算机科学的基础。 为了深刻理解这几门基础，我踩过无数的坑，终于总结出了一篇精选的书单。这么说吧，这篇书单的含金量高到我都想传给我儿子。如果能把以下列出的这几门课对应的这几本教材都读懂、吃透、融会贯 ...
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2018-12-18 02:17:57
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1. 凸函数 通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。 定义1 ：集合$R_c\subset E^n$是凸集，如果对每对点$\tex ...
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2018-12-15 14:56:33
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数学基础与语言学基础内容： 数学基础：概率论，（从大规模预料中统计较小的语言单位的相关的统计信息，然后运用统计推理技术计算更高一级的语言单位出现的概率） 语言学基础 实用知识 统计自然语言处理的步骤： 收集自然语言词汇的分布情况； 根据这些分布情况进行统计推导。（最典型的例子：构造统计语言模型） 数 ...
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2018-12-08 21:11:09
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本项目是基于Spark MLLib的大数据电商推荐系统项目，使用了scala语言和java语言。基于python语言的推荐系统项目会另外写一篇博客。在阅读本博客以前，需要有以下基础：1.linux的基本命令2.至少有高中及以上的数学基础。3.至少有java se基础，会scala语言和Java
EE更佳(Jave EE非必需，但是可以帮助你更快理解项目的架构)。4.有github账户，并且至少知道git clone，fork，branch的概念。5。有网络基础，至少知道服务器端和客户端的区别。6.有大数据基础，最好会Hadoop,HDFS,MapReduce,Sqoop,HBase,Hive,Spark，Storm。7.有mysql数据库基础，至少会最基本的增删改查。
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2018-12-03 20:00:55
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