摘要：
导数 导数(Derivative)的几何意义可能很多人都比较熟悉：当函数定义域和取值都在实数域中的时候，导数可以表示函数曲线上的切线斜率。除了切线的斜率，导数还可以表示该点的变化率。可以表示为 $$f^\prime(x_0)=\lim_{\Delta x \to 0}{\frac{\Delta 阅读全文
posted @ 2020-03-10 20:25
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摘要：
概率论与数理统计 数理统计与机器学习有什么关系呢？哪些地方需要用到数理统计？ 实际上，二者关心的是同一件事，即我们从数据中学到了什么。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。 机器学 阅读全文
posted @ 2020-03-10 20:18
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摘要：
线性代数 上一部分介绍了机器学习的本质是找到一个最优化的映射关系，也就是函数/模型。接下来几章我会陆续给大家介绍AI的数学基础，本章将首先给大家介绍线性代数如何应用于AI。 1. 从初等函数到高等数学 一元线性函数 在中学的初等数学里，把函数$f(x)=kx+b$ ($k,b$是不变量)，称为一元线 阅读全文
posted @ 2020-03-10 20:15
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摘要：
AI无处不在 当前，AI在社会上无处不在，正在颠覆各行各业。 1. ALL in Al 如下图所示，机器学习/深度学习技术无处不在，包括自动驾驶，人脸识别，语音识别等等。 图1.1 机器学习/深度学习应用 甚至，AI在一些领域正在超越人类，如，计算机视觉，围棋，... ... 图1.2 计算机视觉正 阅读全文
posted @ 2020-03-10 20:02
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