人工智能与机器学习 - 专题

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收录了9篇文章 · 8人关注

【机器学习】数值分析（1）—— 任意方程求根
任意方程求根 1.简介方程和函数是代数数学中最为重要的内容之一，从初中直到大学，我们都在研究着方程与函数，甚至我们将图形代数化，从而发展出了代...

WarrenRyan 0 0
全内容集概述
概述该系列文章将和机器学习文章同步更新，在阅读该系列文章前，我默认大家都是懂得高等数学、线性代数、概率论等数学基础知识，该系列文章每一章都...

WarrenRyan 0 1

机器学习（6）——凸优化理论(一)
概述凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。凸优化在某种意义上说较一般情形的数学...

0.1 WarrenRyan 1 10
机器学习（5）——代价函数误差分析
代价函数简介代价函数(Cost Function),通常也被称为损失函数(Loss Function)。这类函数是机器学习乃至整个数据科学...

0.8 WarrenRyan 8 11
支持向量机
支持向量机 0.引言本文主要参考了李航的《统计学习方法》。是本人学习支持向量机的学习笔记。首先对支持向量机做简单介绍，然后分别介绍以下三个模型...

吴金君 2 5
机器学习（4）——广义线性回归
函数模型在前面我们探讨了普通的线性回归，这次我们来讨论广义线性回归，通常也被称为 Logistic回归，我们先回忆一下线性回归的函数模型...

WarrenRyan 0 1
机器学习（2）——线性回归
线性回归函数模型线性回归函数想必大家在高中的学习中就已经学习过了，这一篇文章中我们并不会很详细的介绍。首先，如同下面这张散点图：我们...

0.2 WarrenRyan 0 5

机器学习（1）——几个基本要素
学习算法什么是学习算法，学习当然不是一个动词，学习算法最简单的理解便是能够从数据中学习的算法，学习的解释根据 Mitchell 提出的定义...

0.1 WarrenRyan 1 6
机器学习（3）——信息论基础（熵的介绍）
信息论基础在讲述熵的时候，我想先引入一个新的东西——信息量，信息是用来减少随机不确定性的东西（即不确定性的减少）。对于事件来说，它发生的概...

0.1 WarrenRyan 0 4