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  • 2.机器学习相关数学基础

    1)贴上视频学习笔记,要求真实,不要抄袭,可以手写拍照。

           P2    概率论与贝叶斯先验

    本福特定律

     

    公路堵车概率模型

     

     概率公式

     

     

     分布

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    期望

     

     

     

     

     方差

     

     

     

     

     

     协方差矩阵

     切比雪夫不等式

     大数定律

     

     

     伯努利定理

     中心极限定理

           P3 矩阵和线性代数

     SVD

     

     

     线性代数

     

     

     

     

     范德蒙行列式

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     白化/漂白

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    2)用自己的话总结“梯度”,“梯度下降”和“贝叶斯定理”。

    梯度:梯度与方向导数相关,但是它是一个即有方向有大小的向量,也是一个导数。函数f的梯度方向是函数f的值增长最快的方向,换句话说,在一个场中,函数在某一点处的梯度即为此点方向导数最大值。

    梯度下降:梯度的方向是函数增长速度最快的方向,那么梯度下降的方向就是函数减少最快的方向,沿着梯度下降的方向,通过迭代,梯度值便会变小,然后找到最小的梯度值的方法就是梯度下降,梯度下降是是一种不断迭代的过程。

    贝叶斯定理:事件A在事件B已经发生的条件下的概率,与事件B在事件A已经发生的条件下的概率不同,但是两者的概率是相关的。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ccw1124486193/p/12690773.html
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