本文本来是想放在Borsuk-Ulam定理的应用这篇文章当中.但是这个文章实在是太长,导致有喧宾夺主之嫌,从而独立出为一篇文章,仅供参考.$\newcommand{\di}{\mathrm{dist}}$ (图1:Kneser叙述他的猜想原文手稿)  引理1(Borsuk-Ulam) 对于任意$f:S^n\to\mathbb{R}^n$连续,存在$x\in S^n$使得$f(-x)=f(x)$. 目录 1 Lyusternik-Shnirel'man定理与Greene定理 2 Kneser猜想与

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阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

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阅读目录 1.绝对值函数ABS(x)和返回圆周率的函数PI() 2.平方根函数SQRT(x) 3.获取随机函数的函数RAND()和RAND(x) 4.四舍五入函数ROUND(x,y) 5.符号函数SIGN(x) 6.获取整数的函数CEILING(x)和FLOOR(x) 7.幂运算函数POWER(x,y).SQUARE(x).和EXP(x) 8.对数的运算LOG(x)和LOG10(x) 9.角度与弧度相互转换的函数RANDIANS(x)和DEGREES(x) 10.正弦函数SIN(x)和反正弦函数

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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

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