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  • 机器学习:2.机器学习相关数学基础


    本周视频学习内容:https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2

    本周作业要求:

    1)贴上视频学习笔记,要求真实,不要抄袭,可以手写拍照。

    解析:

    1)P2 概率论与贝叶斯先验

    主要学习内容:第3

     

    本福特定律:第7

     

    概率公式:第14

     

    贝叶斯公式的应用:第16

     

    贝叶斯公式:第17

     

    两点分步:第19

     

    二项分布:第20

     

    泊松分布:第24

     

    均匀分布:第27

     

    指数分布:第28

     

    正态分布:第31

     

    二元正态分布:第34

     

    各项分布的知识总结:第35

     

    Beta分布:第36

     

    Beta分布图:第38

     

    事件独立性:第46

     

    方差:第57

     

    协方差:第58

     

    协方差矩阵:第68

     

    切比雪夫不等式:第72

     

    伯努利定理:第77

     

    中心极限定理:第78

     

    贝叶斯公式思考题:第83

    2)P3 矩阵和线性代数

    主要学习内容:第3

     

    线性代数定义:第9

     

    代数余子式:第12

     

    系数矩阵:第32

    特征值和特征向量:第36

      

    思考总结:第67

     

    2)用自己的话总结“梯度”,“梯度下降”和“贝叶斯定理”,可以word编辑,可做思维导图,可以手写拍照,要求言简意赅、排版整洁。

    解析:  

    梯度:我对梯度的直观理解是,梯度的本意是一个向量,表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向变化最快,变化率最大。也就是说:梯度可以定义为一个函数的全部偏导数构成的向量

    梯度下降:主要目的是通过不断地迭代来寻找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。

    贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性数学公式如下:

        

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhif97/p/12682891.html
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