3. 深度學習的數學基礎：概率論與信息論
AI 領域，概率論主要有兩種用途：一是概率法則告訴我們系統如何推理，據此可設計出一些算法來計算或者估算由概率論導出的表達式。二是用概率和統計從理論上分析我們提出的AI系統的行爲。 信息論幫助我量化概率分佈中的不確定性總量。
相關文章
- 1. 深度學習 --- 應用數學和機器學習基礎（概率論與信息論）
- 2. 概率論基礎學習
- 3. nlp2-數學基礎（信息論，概率論、詞義消歧）
- 4. 《深度學習》學習筆記【第三章：概率論與信息論】 3.9 常用的概率分佈(4)
- 5. 《深度學習》學習筆記【第三章：概率論與信息論】 3.9 常用的概率分佈(2)
- 6. 概率與信息論基礎
- 7. 《deep learning》學習筆記（3）——概率與信息論
- 8. 深度學習中的信息論
- 9. 概率論的數學基礎
- 10. 機器學習基礎--概率論
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
