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
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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
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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
在华节节败退的韩妆，攻向欧莱雅们也押注的东南亚，能成功吗？
聚美丽 2024-12-29
前言 最近对于前端稳定性的方向研究较多，主要负责的项目基于ARMS进行系统监控，而接口稳定性是系统稳定性最核心的参考指标之一，那设计一款类似ARMS这样的监听SDK，核心思路是怎样的？ 原子能力 想要
sorryhc 2024-12-29
合理的使用正则表达式，确实在实际的开发中能给我们带来一定的便利，特别是在一些复杂的匹配时，能够带来高效的查找，也能够提高我们的开发效率，但在处理极度复杂任务时可能需要结合其他工具。
程序员一鸣 2024-12-29
基本概念 在 Webpack 中，你可以通过一些插件和配置来实现使用 localStorage 离线缓存静态资源。
我是区块链小学生 2024-12-29
我们上小节这个Dockerfile，模拟了一个需求，今天我们将模拟另外一个需求，这些需求在实际上的运维当中，可能和现在的需求都不一样，但是作为理解这个Dockerfile还是没问题的。
dessler 2024-12-29
① 一些现代的 Nodejs 能力 ② MarkItDown ③ ReactAI ④ 背景移除 ⑤ 智能图片描述生成器生成器
粥里有勺糖 2024-12-29
B站怎么做短剧？
娱乐资本论 2024-12-29
在 AI 时代，我们习惯了直接将网页链接丢给智能助手，让它帮我们提取和分析内容。 然而，对于特定的网页内容，**AI 也不能直接抓取网页内容！**尤其是需要提取大量内容时，手动复制粘贴不仅麻烦，还可能
梓羽玩Python 2024-12-29
当我们git clone多个项目的时候，可能存在各个项目的所需的node版本不一致。例如，甲项目使用的node-sass版本为4.13.0，根据node-sass和node之间的对应关系
一枚前端小姐姐 2024-12-29
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动脉网 2024-12-29
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