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想转行行业,几乎,如何入门与进阶?

我们从下面3步详细看下如何去学习 第1步:知识 学习机器学习需要具备数学和编程。 Linear Algebra) :通过可以活动的图像,你可以观察和理解难懂的数学理论:http://immersivemath.com/ila/index.html 可汗学院公开课:线性代数 麻省理公开课 :线性代数 可汗学院公开课:统计学 可汗学院公开课:概率 这个是我讲的统计学,内部案例用Python实现,结合生活中的案例可以通俗易懂的学会: 从学会知识:统计概率 3Blue1Brown 推荐理由:这本书最大的特点就是从开始,使用Python实现主流的机器学习算法。。用话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了。 在作中做项目,通过解决实际的问题来不断提高 总结 著名奥地利作家茨威格曾说: 一个和书籍接触得愈亲密,他便愈加深刻地感到生活的统一。

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(高中版).png 简史 1950 年,艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence 这次会议为这个致力于通过机器来模拟的新领域定下了名 字一一 ( Artificial Intelligence, AI) , 从而正式宜告了作为 一门学科的诞生。 ? 这次比赛的成果在学界引起了广泛的震动。 从此,多层神经网络为的深度学习被推广到多个应用领域, 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。 应用 安防 医疗 客服 自 动驾驶 业制造 与机器学习 是通过机器来拱拟类认知力的技术 涉及很广,涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的力 。 层次聚类.png 参考:《(高中版)》

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    的数学 | AI

    是数学,这一点已经是确定无疑的共识了。 但“数学”二字所包含的内涵与外延太广,到底其中的哪些内容和当前的技术直接相关呢? 今天我们就来看看入门所需要的数学知识。 必备高等数学知识点清单 AI 技术岗所要求的高等数学知识,大致可以分为四个方面:微积分、概率统计、线性代数,和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书(也可以是一摞书)。 函数求导:求导是梯度的,而梯度是 AI 算法的,因此求导非常重要!必须要搞清楚概念,并学会常见函数的导函数求法。 链式法则:符合函数求导法则,反向传播算法的理论背后的数学大神们 上述知识点,看起来好像有点吓哦,不像是“我记得住”的样子。 有没有办法够轻松愉快不累且高效地掌握(机器学习/深度学习)领域要用到的数学知识呢? 牛顿大神发明了微积分; 辅之以费马引理、泰勒公式,奠定了如今一切 AI 最优化算法程实现的理论。 拉格朗日乘子法为限定条件下多元函数的最优化问题提供了解法。

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    学习之Python篇1-Python定义

    同理,计算机并不理解我们写的python代码,在程序运行时才会有一个解释器把我们写的python代码一句一句解释成计算机可以理解执行的机器语言,这就是解释型语言。 在没有翻译官的时候,没有听懂别国的语言。 计算机程序设计语言就是为计算机设计的语言,不止每个国家有自己的语言,计算机也有自己的语言。 小结: Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,就像当我们是计算机,我们面对python代码,需要解释器一句一句的解释我们才听懂。

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    python的tensorflow

    你也可以定义自己的激励函数,但激励函数必须可微分的, 因为在误差反向传播只有可微的函数才将误差传递回去。。

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    学习大数据,学习路线篇!

    首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的,学习的顺序不分前后。 Python:Python 的排名从去年开始就借助持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。 还让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 好说完了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。 后续提高:大数据结合达到真正的数据科学家,打通了数据科学的任督二脉,在公司是技术专家级别,这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。 它是的核心,是使计算机具有的根本途径,其应用遍及的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法本比较固定了,学习起来相对容易。

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    和新售:超市—重塑未来售业

    ...

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    -数学总结

    image 月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论 ---- 概率论是线性代数之外,的另一个理论,多数机器学习模型采用的都是于概率论的方法。 image 窥一斑而知全豹:数理统计 ---- 必备的数理统计,着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式,其要点如下: 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质; 推断的具是统计量 必备的数理统计,着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式,其要点如下: 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质; 推断的具是统计量,统计量是样本的函数,是个随机变量; 参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数 image 明日黄花迹难寻:形式逻辑 ---- 必备的形式逻辑,以及采用形式逻辑进行自动推理的本原理,其要点如下: 如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算,就是形式逻辑; 谓词逻辑是知识表示的主要方法 ; 于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理力的; 不完备性定理向“认知的本质是计算”这一本理念提出挑战。

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    -路径规划

    = NULL) q.push(head->rChild); } } 复杂度与效率 在查找路径时,BFS够快速找到最短路径,但是它的空间复杂度更高,而DFS也可以找到一条路径,但是不保证它就是最短路径 估值函数对A* 算法的影响 当h(N)=0时,优先级完全由g(N)决定,此时A*算法变成Dijkstra算法 当h(N)偏小时,意味着某些优先级较低的节点优先级变高,这样会导致循环次数增加,但是仍然够找到最短路径 当h(N)偏大时,某些优先级较高的节点优先级降低,可会导致算法提前终止,此时A*不一样找到最短路径

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    -图论初步

    图的本概念 有序对和无序对 设A,B为任意两个集合,则称{ {a,b} | a∈A Λ b∈B } 为A和B的无序积,记作A&B,{a,b}为无序对,且对于任意a,b,均有{a,b} = {b,a} 但也可以用G来泛指图 V(G)和E(G)分别表示G的顶点集和边集,|V(G)|和|E(G)|分别表示G的顶点数和边数 对于有n个顶点的图G,我们称顶点数为G的阶,G为n阶图 对于E为空集的图,我们称它为图 如果该图只有一个顶点,则称它为1阶图,也称为平凡图 环 在无向图G中,如果存在e={v1,v2},则称v1和v2相邻,且v1,v2是e的端点。如果v1=v2,则称e为环。 如果对于任意u,v∈V,u→v和v→u至少成立一个,则D为单向连通图,如果两者总是成立,则D为强连通图 树 无向树 设G=<V,E>是n阶m条边的无向图,那么下面的命题都是等价的,也就是说只要知道其中一个就推出别的所有命题 一棵树也是森林 有向树 如果一个有向图的图是无向树,则称这个有向图为有向树 根树 如果有向树中有且只有一个顶点的入度为0,其它顶点的入度都是1,则称这个有向树为根树 在根树中,如果存在边e=<u,

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    -动态规划

    无论子问题的决策是否是最佳决策,都不会影响到父问题的决策,但是如果子问题的决策不是最佳决策,那么父问题的决策也一定不是最佳决策 重叠性原理 父问题可以分解成多个子问题,而子问题同样也可以分解成多个子问题,这些子问题可会出现重复 但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。 由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数),计算这套系统最多拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。 Input 输入多个数据m:(m<=30000) 389 207 155 300 299 170 158 65 Output 6(最多拦截的导弹数) 2(要拦截所有导弹最少要配备的系统数)

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    --知识分类

    在自动控制与等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。 和深度学习领域研究各种各样的系统,自主学习机制均是以模拟脑思维活动为目的, 没有学习元知识的力的系统起码不算是一个系统。 慧技们按照一定的方式方法做事的力,它们是“怎么做”的知识,如应用规则与原理解决确定性的问题。认知策略是指个体自主学习、记忆和思维活动的较高层次的慧技。 事实性知识 事实性知识的研究 事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的本元素,这些元素包括时间,地点,物,事件。对应装备虚拟维修训练,如装备的技术性本技术参数等。 掌握术语知识可以方便们快速记忆一些东西,为将来学习更加深刻的内容打下坚实。 具体细节和元素知识指时间、地点、物、事件等知识。

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    概述与入门

    接下来是Python ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    TensorFlow实战(一)-知识

    1.4 软件和知识点简介 [1240] [1240] [1240] [1240] 2.1 什么是 [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] 2.3 需要的本数学知识 [1240] 2.4 简史 [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [

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    【知识】数学知识

    今天的种种技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解,首先要掌握必备的数学知识,具体来说包括: 线性代数:如何将研究对象形式化? 概率论:如何描述统计规律? 01 线性代数:如何将研究对象形式化 事实上,线性代数不仅仅是,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。 总之,线性代数之于如同加法之于高等数学,是一个具集。 02 概率论:如何描述统计规律? 除了线性代数之外,概率论也是研究中必备的数学。 本质上讲,的目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的问题最后都会归结为一个优化问题的求解,因而最优化理论同样是必备的知识。 如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算,就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示的主要方法;于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理力的;不完备性定理向“认知的本质是计算”这一本理念提出挑战

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    【知识】数学知识

    今天的种种技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解,首先要掌握必备的数学知识,具体来说包括: 线性代数:如何将研究对象形式化? 概率论:如何描述统计规律? 线性代数:如何将研究对象形式化 事实上,线性代数不仅仅是,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。 总之,线性代数之于如同加法之于高等数学,是一个具集。 概率论:如何描述统计规律? 除了线性代数之外,概率论也是研究中必备的数学。 本质上讲,的目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的问题最后都会归结为一个优化问题的求解,因而最优化理论同样是必备的知识。 如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算,就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示的主要方法;于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理力的;不完备性定理向“认知的本质是计算”这一本理念提出挑战

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    TensorFlow实战(一)-知识

    2.1 什么是 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2.3 需要的本数学知识 ? 2.4 简史 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    -局部搜索算法

    爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索,它每次都会查找附近节点里的最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只找到局部的最优解,而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例,已知山坡的高度

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    -极大极小策略

    博弈论 博弈论是现代数学的一个分支,是用于研究竞争现象的数学具。博弈策略是一套考虑到所有可的情况而做出的行动。博弈论在方面有极大的价值。 和博弈 在和博弈,双方的总利益为0,其中一方为了自己利益最大化,必须损失另一方的利益。 因此在决策时,不只考虑自己的最大利益,还需要考虑对方做出的对自己最不利的选择 极大极小策略 极大极小方法是分析和博弈问题时的一种策略,在对局制游戏中,每个参与者都会做出对自己最有利,同时也是对对方最不利的选择 假设类与计算机进行对决,并假设类绝对聪明,那么在类的回合,他会选择对计算机最不利的棋局,也就是价值最低的节点。而计算机则会选择对自己价值最高的节点。 如果获胜者为电脑,则价值为10;如果获胜者为类,则价值为-10;如果平局,则价值为0 如果游戏尚未结束,则在棋局上所有空位置落子,并得到所有可的子节点。

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