机器学习涉及到大量的数学知识,很多公式记不住,查阅起来不方便,这本册子总结了数学的基础,便已日后速查翻阅
讲述了机器学习常用的一些数学知识,如矩阵、特征值、期望、方差、高斯函数、高斯径向基函数、范数、方向导数、梯度等
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Python Flask基础教程(入门) 操作系统:Windows Python版本:3.5 欢迎加入学习交流QQ群:657341423 安装:使用pip install flask即可 完全入门Fl
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人工智能现在火的一塌糊涂,而其中涉及到的数学知识更是数不胜数,微积分,概率论,图论,矩阵等,这是一份关于矩阵的简明教程,希望可以提供一些帮助
信号处理和机器学习中的数学!
应用数学基础学习指导,天津大学出版社,工科硕士研究生数学用书
该课程资料详细介绍了机器学习的基本概念、方法和理论,在实践中帮助学习者掌握机器学习算法的应用和调优技巧,适合初学者入门和进阶学习。
引言 本文介绍线性回归算法。 它主要解决回归问题,思想简单,实现容易; 是很多强大的非线性模型的基础; 它的结果具有很好的可解释性。 我们在机器学习基础概念中说过,如果结果是一个连续数值,而不是一个类
