”机器学习 线性代数 概率论 优化 信息论“ 的搜索结果

     它是大学数学课程之一，是统计学、信息论的前置课程。相对其他数学课而言，概率论的难度系数属中等，毕竟你在高中就学习过如何计算一个随机变量的期望、方差。从机器学习的视角来看，概率论是必须要了解的，但远不...

     本文内容参考 机器学习相关的概率论和信息论基础知识 概率论 是很多机器学习的算法的构建模型的基础，信息论 可以描述随机事件的信息量也可以计算两种概率分布的差异。 @机器学习有关的概率论和信息论基础 概率论 ...

     文章目录数学基础内容与学习路线week1:线性代数week2:微积分week3:概率论+统计week4:概率论+信息论week5:优化方法学习数学基础的建议标量、向量与矩阵向量的表示向量的一般属性向量运算矩阵定义矩阵运算特殊矩阵线性...

     在机器学习领域，信息论也有着大量的应用，比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等[1]^{\left[ 1 \right]}[1]。 2.熵 熵(Entropy)最早是物理学的概念，在信息论中，熵是用来衡量一个随机事件的不确定性。 2.1自信息...

     一、为什么机器学习中使用概率论？ 【摘自】：PRML读书笔记(1) - 深度理解机器学习之概率论(Probability Theory) 机器学习领域的一个关键概念是不确定性（uncertainty）。然而概率论为不确定性的量化和操纵提供了...

     信息论最初是研究如何量化一个信号中包含信息的多少，在机器学习中通常利用信息论的一些概念和结论描述不同概率分布之间的关系。 1. 基本概念 随机变量: 可以随机取不同值的变量，在机器学习算法中...

     概率与信息论 概率论是用于表示不确定性声明( statement)的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明的公理。在人工智能领域,概率论主要有两种用途。首先，概率法则告诉我们AI...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章