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机器学习 数学 机器学习中的数学 算法需要的数学基础
图像处理中的数学修炼
Mathematics for Machine Learning关于我们在学习《机器学习》中的一些数学的原理
原文地址 目录 1. 信息量 2. 信息熵 3. 相对熵(KL散度/KL divergence) 4. 交叉熵 5. 几个熵之间的关系 6. JS散度 7. Wasserstein距离 8. 总结 1
数据挖掘和机器学习中的一些数学方法归纳，不错的参考资料，留着自学。
机器学习的数学基础.docx本文为吴恩达老师深度学习的数学基础
本书全面介绍了机器学习及深度学习所需的数学知识，包括代数、拓扑和微积分等方面，同时也包括计算机科学和机器学习的优化理论。全书共2190页，是一本不容错过的工具书。作者草稿已放出，欢迎支持作者购买实体书
机器学习:行动中的机器学习
之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人
华为7天入门机器学习,分样本级数据处理,特征级数据处理,集合级数据处理
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