数学基础 第2页
数学基础模块涵盖了高等数学、概率论等与AI密切相关的基础知识,为学习者打下扎实的数学基础。通过深入浅出的讲解,帮助你理解线性代数、微积分、概率统计等数学概念在人工智能中的应用。无论是模型训练、数据分析,还是算法优化,掌握这些核心数学原理将为深入学习AI技术提供强有力的支撑。
微积分的基本定理-点头深度学习网站

微积分的基本定理

微积分不仅研究一个函数更深刻的性质(即更精细的乘除法),还研究不同函数之间的关系。举一个圆的例子,如果已知圆的周长,怎么求面积? 积分近似求解圆面积 上图中,当知道周长求面积时就用到...
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矩阵乘法-点头深度学习网站

矩阵乘法

叉乘(普通乘法) 矩阵乘法(Matmul Product)是两个矩形相乘的操作,其结果是另一个矩阵。定义如下: 设有两个矩阵\(\boldsymbol{A}\)和\(\boldsymbol{b}\),令\(\boldsymbol{A}\)是一个\(m\ti...
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向量的线性组合-点头深度学习网站

向量的线性组合

什么是向量 在上述讲解中,已经涉及了三个主要的数学系统:线性方程组、函数图形和矩阵。现在将介绍第四个系统:向量。线性代数的一个核心挑战是它涵盖了多个数学系统。要成功掌握线性代数,关...
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向量空间与向量的线性相关和线性无关-点头深度学习网站

向量空间与向量的线性相关和线性无关

向量空间指的是线性组合的集合,例如\(b\)的向量空间是整个二维空间: $$\boldsymbol{b}=x_{1}\begin{bmatrix}2\\1\\ \end{bmatrix}+x_{2}\begin{bmatrix}-1\\1\\ \end{bmatrix}$$ 即:在二维空...
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重拾微分-点头深度学习网站

重拾微分

微分(differential)和导数(derivative)都与函数的变化率有关,它们是两个相关但不完全相同的概念。首先一起深入了解这两者的定义和区别。 导数 导数描述了一个函数在某一点上的切线斜率。如...
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微分的链式法则-点头深度学习网站

微分的链式法则

在机器学习中,尤其是在深度学习和神经网络中,链式法则用于计算复合函数的导数,这在反向传播算法中尤为关键。具体来说,当训练一个深度神经网络时,需要计算损失函数相对于每个权重的梯度。由...
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离散型分布-点头深度学习网站

离散型分布

1.两点分布 如果随机变量(X) 的分布列如下: $$\begin{array}{l}P{X=1}=p\bigl(0<p<1\bigr)\\P{X=0}=q=1-p\end{array}$$ 则称(X) 服从两点分布。两点分布也叫伯努利分布(Bermoulli)或0-...
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连续型分布-点头深度学习网站

连续型分布

概率密度函数 对于连续型随机变量,由于其取值不能一一列举出来,因而不能用离散型随机变量的分布列来描述其取值的概率分布情况。但人们在大量的社会实践中发现连续型随机变量落在任一区间([a,b...
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0807
经验概率分布-点头深度学习网站

经验概率分布

先来具体看一下经验分布函数的定义:首先,根据大数定理(详见1.4.1节),在抽样的次数足够大时,可以把抽样结果的频率当做概率。所以经验分布函数的核心思想就是把频率分布函数当作概率分布函...
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大数定律与中心极限定理-点头深度学习网站

大数定律与中心极限定理

大数定律与中心极限定理是统计学家总结出的自然现象,是概率统计的基石。很多定理和推论都是基于它们之上的研究。 大数法则 讲个故事,一位数学家调查发现,欧洲各地男婴与女婴的出生比例是22:...
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