对于机器学习来说,两个最关键的数学领域是线性代数和微积分。 线性代数处理大型数据集,涉及矩阵乘法和变换等操作,是构建和优化机器学习模型的基础。向量之间的距离可以帮助我们对数据进行归一化,或者将正则化项添加到损失函数中,或作为通过深...
本文将分别探讨微积分和线性代数的基本概念和应用。 一、微积分 微积分分为微积分学和积分学。微积分学是研究从形式上定义的导数,它给出了关于曲线的切线和斜率等相关概念。积分学是研究从形式上定义的定积分,它给出了曲线下的面积和体积等相关概念。微积分学和积分学是密不可分的。 微积分的重要性在于它被...
对于机器学习来说,两个最关键的数学领域是线性代数和微积分。 线性代数处理大型数据集,涉及矩阵乘法和变换等操作,是构建和优化机器学习模型的基础。向量之间的距离可以帮助我们对数据进行归一化,或者将正则化项添加到损失函数中,或作为通过深度神经网络层的一部分变换。 另一方面,微积分在学习过程中至关重要,用于理解这...
老实说,我试着理解了一下,应该是一个东西有多种可能,但是用一般方法好麻烦,所以数学家洞悉了本质给出了最抽象且逻辑上天衣无缝的,可以快速求出所有值的方法就,在向量领域这个东西就叫线性代数,不知道对不对,求指正,我的意思是情况多麻烦算,所以发明矩阵,大概吧[不你不想] ...
https://www.youtube.com/7分钟让你明白线性代数和微积分有什么用(1080p), 视频播放量 979、弹幕量 0、点赞数 34、投硬币枚数 8、收藏人数 64、转发人数 25, 视频作者 sadzhli, 作者简介 ,相关视频:【微积分I Kimberly Brehm】,【2025年朱韬数学】堪称b站最完整的数学系
线性代数主要以向量和矩阵为研究对象,研究向量之间的关系,研究矩阵的内部结构。 4.这些分支或学科之间不是相互隔离的,是相互融合的,不但知识之间有联系,而且还相互融合产生新的学科,如概率论是以微积分研究随机现象的学科。运筹学是以代数方法研究如何科学规划和合理安排生产生活环节。学科融合已经产生,正在产生越来越多...
数学是力学。微积分和线性代数都是力学问题 1年前·北京 1 分享 回复 展开1条回复 Sapagof ... 极限语言贯通数学分析 作者赞过 1年前·四川 1 分享 回复 山南海北 ... 极限是微积分的基石,微积分是高数的核心,之后的级数、复变函数、积分变换、数理方程、特殊函数等都建立在这个平台上。
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微积分与线性代数的相互渗透：微积分中的许多概念和方法都可以与线性代数的理论相结合，从而提供更深入的...
线性代数和微积分是两个不同的分支。线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。微积分，数学概念，是高等数学中研究函数的微分、积分以及有关概念和应用的数学分支，它是数学的一个基础学科。