概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。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。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用,是学习这两门学科的基础。...【查看原文】
机器学习算法工程师:这门课程提供了微积分、线性代数和概率论等数学基础,在机器学习算法的开发中扮演着重要角色。人工智能产品经理:对于人工智能产品经理来说,理解微积分、线性代数和概率论的基本概念是至关重要的。数据…
机器学习人工智能
CDA数据分析师 2024-02-10
Q:确定能够产生80%预期结果的那20%信息论知识 A: 在信息论中,有一些核心概念和理论能够覆盖大部分的应用场景,也就是那20%的知识产生80%的预期结果。以下是这些核心概念: 1.信息熵:信息熵是信息论的基本概念之一,它度量了信息的不确定性。对于一个随机变量,其信息熵越大,表示其不确定性越高。学习和理解信息熵是理解信息论的关键。 2.条件熵和联合熵:条件熵用于度量在已知一个随机变量的情况下另一个随机变量的不确定性,联合熵则度量了两个随机变量同时出现的不确定性。这两个概念在诸如数据挖掘、机器学习
GPT-4机器学习
我就是来破站学习的 2023-10-29
链接:https://pan.baidu.com/s/15DZPDUXGP1DtMkiTVTeYtA?pwd=ze0a 提取码:ze0a本书以线性代数、微积分、概率论为逻辑主线,讲解了与深度学习有关的大部分数学内容。本书以理论结合实际的方式讲解,使数学知识不再是冰冷的公式堆砌,而变成一个个真实的案例,同时对案例背后的原理进行理论上的升华,希望达到一通百通的效果。读者通过阅读本书,不仅能够提升阅读学术论文中的数学公式的能力,还能加深对深度学习本身的理解。 本书面向入门级读者,摒弃复杂的数学推导和证明,重视逻
深度学习百度
叫什么名字好呢随便吧 2023-04-25
链接:https://pan.baidu.com/s/1qmwrW0iGWlaxU-EnCslJhg提取码:ja4j数学基础:线性代数:矩阵和向量的基本概念。 微积分:导数和积分的基础知识。机器学习基础:监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。 常见的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树等。深度学习入门:神经网络的基本结构和工作原理。 前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基础概念。应用数学在深度学习中的应用:梯度下降和优化算法。 深度学习中的数学推导和理论基础。实际应用和
深度学习机器学习百度
晋级大成功超过所有人 2024-01-11
持续更新《Python深度学习》一书的精华内容,仅作为学习笔记分享。 本文是第一篇:深度学习中的数学基础和张量操作 In [1]: 加载MNIST数据集 MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集
深度学习
皮大大 2023-08-28
在需求管理过程中,需求筛选可以帮助我们更好确定后续的设计方向,是必不可少的一环。本文作者通过案例和方法模型,给大家分享了不少需求筛选的实战经验,供大家参考。
不是作家 2024-12-29
PS4,也就是PlayStation4,是索尼推出的一款非常受欢迎的游戏主机。自从它发布以来,吸引了无数玩家的关注。今天就来聊一聊,PS4到底该怎么使用,怎么设置,怎么玩得更开心。总之,PS4的使用其实没有想象中那么复杂,掌握了基本的设置和操作方法,便能尽情享受游戏的乐趣。
新报观察 2024-12-29
在这个信息爆炸的时代,微信已经成为我们生活中不可或缺的一部分。朋友圈作为微信的一大特色功能,让我们能够分享生活中的点滴,记录美好瞬间。然而,随着时间的推移,朋友圈里的内容可能会越来越多,有些甚至是我们不想再保留的。于是,很多人开始思考一个问题:怎么才能批量删除朋友圈的内容呢?
IT之家 2024-12-29
在营销领域,预测和趋势分析一直是指导品牌和营销人员制定策略的重要工具。本文是作者连续第七年对年度营销趋势的猜想和复盘,深入探讨了2024年营销界的热点和变化。
刘欣 2024-12-29
36氪 2024-12-29
在这个数字化的时代,电话视频已经成为我们日常沟通中不可或缺的一部分。无论是和朋友聊天,还是进行工作会议,视频通话都能让我们更直观地交流。
2024年,短剧以其紧凑的叙事和贴近生活的内容,迎来了爆发式的增长,成为数字内容消费的新宠。本文深入分析了短剧市场的发展趋势,探讨了观众偏好的变化以及短剧如何通过创新的内容和商业模式吸引和留住观众。
克劳锐 2024-12-29
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