机器学习之数学基础:线性代数、微积分、概率论 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章,使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

本篇文章内容来自于 强化学习必修课:引领人工智能新时代【梗直哥瞿炜】

线性代数、微积分、概率论

线性代数

单位向量

向量的内积

向量的外积

矩阵的乘法

矩阵的内积和哈达玛积(Hadamard product)

矩阵乘法的性质

微积分

微分

微分是指函数的局部变化的一种线性描述,自变量的微分记作 d x dx dx ,函数 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) 的微分记作 d y = d f ( x ) = f ′ ( x ) d x dy=df(x)=f'(x)dx dy=df(x)=f′(x)dx

导数是微分的比值 f ′ ( x ) = d f ( x ) d x f'(x)=\frac{df(x)}{dx} f′(x)=dxdf(x),导数表示变化率,微分表示变化量。

偏导数

  • 偏导数指的是多元函数在某一点处关于某一变量的导数
  • 通常用符号 ∂ f ( x , y ) ∂ x \frac{\partial f(x,y)}{\partial x} ∂x∂f(x,y) 来表示多元函数 z = f(x,y) 关于 x 的偏导数

梯度

梯度下降算法的一个主要问题,就是没有考虑到变量和变量之间的相互影响,而是每维依靠自己的变化去调节。

链式法则

概率论

事件

随机变量与概率分布

概率密度

联合概率和条件概率

贝叶斯定理

极大似然估计

理解极大似然估计,是重点。

相关推荐
一百天成为python专家7 分钟前
机器学习之逻辑回归(梯度下降,Z标准化,0-1归一化)
人工智能·opencv·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·数据分析·逻辑回归
koo3648 分钟前
李宏毅机器学习笔记15
人工智能·笔记·机器学习
weixin_429630268 分钟前
机器学习-第三章 线性模型
人工智能·算法·机器学习
Blossom.11810 分钟前
AI“点亮”萤火虫:边缘机器学习让微光成像走进4K时代
人工智能·pytorch·python·深度学习·数码相机·opencv·机器学习
ShowMaker.wins11 分钟前
机器学习总结
人工智能·机器学习
小喵要摸鱼12 分钟前
【机器学习】监督学习 —— 决策树(Decision Tree)
决策树·机器学习
明月照山海-16 分钟前
机器学习周报十五
人工智能·机器学习
ASIAZXO17 分钟前
机器学习——逻辑回归详解
人工智能·机器学习·逻辑回归
无风听海37 分钟前
神经网络之剪切变换
人工智能·深度学习·神经网络
deephub44 分钟前
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
人工智能·神经网络·机器学习·推荐系统