近代数字重要奠基人之一的德国数学家高斯曾说:“数学是科学的‘皇后’。”在“大数据”和“人工智能”的浪潮中,算法是核心,而数学、统计学、概率论与算法息息相关。线性代数:如何将研究对象形式化?事实上,线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后,线性代数的核心意义在于提供了?种看待世界的抽象视
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2019-06-17 17:41:55
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01numpy的使用 1.numpy的两个基本元素 n维数组和矩阵 # arr type:<class 'numpy.ndarray'>, # mat type:<class 'numpy.matrix'> # Type:<class 'numpy.matrix'># Value:# [[ 2. 6 ...
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2019-06-09 00:19:36
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1.已知$AX=B$,其中$A=\left[\begin{array}{ll}{1} & {2} \\ {2} & {4} \\ {3} & {5}\end{array}\right], B=\left[\begin{array}{ccc}{2} & {5} & {-1} \\ {4} & {10} ...
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2019-06-07 10:38:28
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在许多线性回归问题中都可以选择最小二乘法作为代价函数,在之前的文章线性代数——最小二乘法和投影矩阵中讲到过,系数项是可以通过公式 x=(ATA)^-1*ATb 一次性求到的,然而大量的训练数据可能使得ATA没有逆,即便是利用伪逆,其计算量也会很大,所以才有了梯度下降来迭代系数的方法。 梯度下降法分许 ...
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2019-06-05 20:14:17
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个人觉得github上的中文版翻译的不错,有700多页,深度学习入门经典书籍,前几章的数学基础介绍的相当不错。第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数,概率论等,第4章值得一读,讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介 ...
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2019-06-04 19:23:04
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之前提到过,矩阵乘法可以视作对向量基底的改变,而基底的选取可能直接导致向量维度的改变。一个2*3矩阵可以把二维向量映射到四维空间,故矩阵可以被视作操控空间的一种手段。 矩阵改变了向量维度 为弄懂这种变换的具体性质,我们必须从矩阵本身开始分析。依照之前的思路,矩阵的各列是基底向量,矩阵的右乘就是对列向 ...
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2019-06-01 19:23:14
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介绍:https://redstonewill.com/2372/ 项目网址:https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets ...
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2019-05-31 13:53:29
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1.线性相关,线性无关 在线性代数里,矢量空间的一组元素中,若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示,则称为线性无关或线性独立 (linearly independent),反之称为线性相关(linearly dependent)。 定义: 在向量空间V的一组向量A: ,如果存在不全为零的数 k ...
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2019-05-28 12:58:31
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基础知识 1、数学,这个一般理工科都会学,如果想走机器学习(算法)的道路,更加要学好 * 高等数学 * 离散数学 * 线性代数 * 概率论与数理统计 2、专业基础课有十多门,其中最重要的是四门如下 * 数据结构与算法 * 计算机组成原理 * 操作系统 * 计算机网络 以上这些基础知识,决定你能学得多 ...
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2019-05-28 12:48:54
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向量 一个向量是一列数。这些数是有序排列的。通过次序中的做因,我们可以确定每个单独的数。 若固定向量的起点,如记之为原点,则向量由其终点唯一确定于是我们可以等同: 1.n维空间中的点; 2.n元有序数组; 3.n维空间中由原点出发的向量; 记向量: 线性空间 组成元素的n维向量,且对加减和标量乘法封 ...
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2019-05-26 17:50:33
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