SIGAI深度学习课程: 本课程全面.系统.深入的讲解深度学习技术.包括深度学习算法的起源与发展历史,自动编码器,受限玻尔兹曼机,卷积神经网络,循环神经网络,生成对抗网络,深度强化学习,以及各种算法的应用.通过精心设计的实践项目,让你深刻理解算法的原理,真实学会算法的使用. 本讲: 讲授机器学习中的基本概念和算法.分类,以及微积分.线性代数.概率论.最优化方法等数学基础知识 机器学习简介: 特征向量 目标函数 机器学习分类: 有监督学习:分类问题(如人脸识别.字符识别.语音识别).回归问题 无监

讲授机器学习相关的高等数学.线性代数.概率论知识 大纲: 最优化中的基本概念梯度下降法牛顿法坐标下降法数值优化算法面临的问题拉格朗日乘数法凸优化问题凸集凸函数凸优化拉格朗日对偶KKT条件 最优化中的基本概念: 最优化问题就是求一个函数的极大值或极大值问题,一般f(x)是一个多元函数,x∈Rn,一般把最优化问题表述为求极小值问题. x称为优化变量,f(x)称为目标函数. 可能对x还有约束条件,一个或多个,等式约束或不等式约束,可能有的既有等式约束又有不等式约束,这样就比较复杂了. 满足约束条件且在

摘自知乎的回答 作者:者也 以上是个人读研以来感受用得最多的数学基础课,挂一漏万,大侠请补充指正 高等数学是基础中的基础,研究生以上级别的一切理工科都需要这个打底,数据挖掘.人工智能.模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础 概率论.数理统计.随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论.方法.模型

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道

tensorflow学习笔记(3)前置数学知识 首先是神经元的模型 接下来是激励函数 神经网络的复杂度计算 层数:隐藏层+输出层 总参数=总的w+b 下图为2层 如下图 w为3*4+4个   b为4*2+2 接下来是损失函数 主流的有均分误差,交叉熵,以及自定义 这里贴上课程里面的代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 26 18:42:08 2018 @author: Administrator "&qu

本文参考dx11龙书 Chapter1 vector algebra(向量代数) 要想学好游戏编程,扎实的数学知识是尤为重要的,下面将对dx11龙书中有关向量的数学知识做一下总结. 在数学中,几何向量(也称为欧几里得向量,通常简称向量.矢量),指具有大小(magnitude)和方向(direction)的几何对象,可以形象化地表示为带箭头的线段,箭头所指:代表向量的方向.线段长度:代表向量的大小. 向量的表示方式一般有3种: 1.代数表示:一般印刷用黑体小写字母α.β.γ…或a.b.c… 等来表

在图形学中,数学是不可或缺的一部分,所以本书最开始的部分就是数学知识的复习.在图形学中,最常用的是矢量和矩阵,所以我根据前面三个章节的数学知识,总结一下数学知识. 一.矢量 数学中的矢量,拥有方向和长度.其实矢量和点在坐标系中的表示完全一致(笛卡尔坐标系为准),区分矢量和点的关键,我觉得就是做平移.点是不能用平移操作来保证一致的,比如点A(1,2,3)经过平移矢量(1,2,3)后就是B(2,4,6),此时就是一个新的点.但是矢量经过相同平移操作后,还是矢量(1,2,3),这是因为矢量表示的是 v

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感

背景 支持向量机(SVM)背后的数学知识比较复杂,之前尝试过在网上搜索一些资料自学,但是效果不佳.所以,在我的数据挖掘工具箱中,一直不会使用SVM这个利器.最近,台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理,所以机会难得,一定要好好把握这次机会,将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来.这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容.     最好的分割线 之前有讲过PLA,即在线性可分的数据中,找到一条线,能够区分开正负样本,如下所示: 上面三条线,

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision

数学知识复习是<数据结构与算法分析>的第一章引论的第二小节,之所以放在后面,是因为我对数学确实有些恐惧感.不过再怎么恐惧也是要面对的. 一.指数 基本公式: 二.对数 在计算机科学中除非有特别的声明,否则所有的对数都是以2为底的. 定义:XA=B 当且仅当logxB=A. 由该定义可以推出几个方便的等式. 定理1: logaB=logcB/logcA; A,B,C>0,A不等于1 定理2: logAB=logA+logB:A,B大于0 三.级数 最容易记忆的公式: 四.模运算 如果N整除

基础知识 从去年开始就在计划中的three.js终于开始了 历史介绍 (摘自ijunfan1994的转载,感谢作者) OpenGL大概许多人都有所耳闻,它是最常用的跨平台图形库. WebGL是基于OpenGL设计的面向web的图形标准,提供了一系列JavaScript API,通过这些API进行图形渲染将得以利用图形硬件从而获得较高性能. 而Three.js是通过对WebGL接口的封装与简化而形成的一个易用的图形库. 简单点的说法:WebGL可以看成是浏览器给我们提供的接口,在javascrip

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,

不知你是否还记得高中我们学过的集合,映射,函数,数学确实很牛逼,拿它来研究java集合类,轻而易举的就把知识理解了.本篇文章适合初学java集合类的小白,也适合补充知识漏缺的学习者,同时也是面试者可以参考的一份资料. 数学知识 回顾一下之前所学的知识,结合我多年的高中数学教学经验,相信你会对某些知识有一些新的感悟. 集合:一般地,我们把研究对象统称为元素(element),把一些元素组成的总体叫做集合(set). 对于一个给定的集合,其具有的特征: 确定性:集合中的元素都是确定的. 互异性:集合

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 1. 分享个人对于人工智能领域的算法综述:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? 1.1 机器学习综述 1.2 深度学习综述 1.3 强化学习综述 1.4 知识图谱综述 1.5 对接其他前沿技术 2. 分享个人对于新手入门学习路线和学习资源的推荐 2.1 python编程学习路线及笔记 2.2 机器学习专题学习路线及笔记 2.3 深度学习专题学习路线及笔记 2.