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機器學習數學基礎1
時間 2020-12-24
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機器學習數學基礎 1. 線性代數和微積分基礎 基礎公式 矩陣計算 微分法則 導數公式 (1)向量 向量的範數——具有「長度」概念的函數: 1範數:每個維度的絕對值之和 2範數:即向量的模 無窮範數:各維度的最大值 向量的點積: (2)矩陣 矩陣的乘法——點積和元素積 點積 矩陣的轉置 (3)最大化參數 (4)微分(導數) 2. 統計學和概率論基礎 條件概率 全概率公式 3. 優化方法基礎 範數 拉
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