特征值和特征向量的几何意义与物理意义**: 矩阵是数学中非常抽象的一个概念,广义上我们可以将矩阵看作一个运动。即矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。 如果矩阵对某个或某些向量只发生伸缩变换,而不对这些向量产...
「Deep Learning」是机器学习领域的重磅书籍,不管你有没有入手开始阅读,社长都希望给大家提供一个共同讨论、共同提高的机会。 为了更好的促进大家交流与沟通,AI研习社建立的社区论坛已经开始试运营啦~在这个社区里大家可以交流在学习、工作中遇到的各种问题,包括对本系列分享有哪些问题都可以在这里提出,社长会邀请嘉宾...
因此,点估计常常与区间估计(提供一个估计区间,反映参数估计的不确定性)一起使用,以得到更全面的估计信息。 点估计在理论研究和实际应用中都非常重要,是统计学和数据分析中的基础工具。通过对样本数据进行点估计,研究者可以对未知的总体参数作出合理的猜测,为进一步的统计分析和决策提供依据。 六 偏差、方差、标准差 ...
- Fast.ai: Practical Deep Learning for Coders - Coursera: Neural Networks and Deep Learning 2. 书籍: - Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville - Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen - Grokking Deep Learning by Andrew Trask - Hands-On Machine Learnin...
第一章 数学基础 深度学习通常又需要哪些数学基础?深度学习里的数学到底难在哪里?通常初学者都会有这些问题,在网络推荐及书本推荐里,经常看到会列出一系列数学科目,比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性,但实际上按照这样的知识范围来学习,学习成本会很...
源于拉丁语 “convolvere”，“卷积（toconvolve）”的意思是卷到一起。从数学的角度来说，卷积是一个函数越过另一个函数时两个函数重叠程度的积分度量。可将其视为通过将两个函数相乘来混合它们的一种方式。绿色曲线作为的函数，表示蓝色和红色曲线的卷积，而垂直的绿色直线用于指示其位置。灰色区域作为的函数，表示...
本文试图对深度学习deep learning形成原理,深度学习的数学背景给出至简的描述(大道至简),便于大家对神经网络基础理论有一个整体深入的了解,为日后的学习建立较好的基础。 深入学习是机器学习的一个部分,机器学习又是人工智能AI的一个部分。也就是说,机器学习有很多模式pattern或模型,深入学习只是其中一个分支,他侧重基...
所有的计算机程序最终都简化为二进制输入上的二进制操作(AND, OR, NOR 等),同时,深度学习网络中所有的转换也可以简化为数据张量上的张量操作,如加、乘等。 逐元素操作element-wise operations relu操作和加法运算是逐元素操作:独立应用于待计算张量中的每个条目。
Deep Learning(花书)教材笔记-Math and Machine Learning Basics(线性代数拾遗) I. Linear Algebra 1. 基础概念回顾 scalar: 标量 vector: 矢量,an array of numbers. matrix: 矩阵, 2-D array of numbers. tensor: 张量, 更高维的一组数据集合。
「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人、GAN 的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfellow 的老师)、同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville。只看作者阵容就知道这本书...