ML数学基础3-概率论与统计学


前言

大家好,我是antdlx。最近在学习机器学习的相关知识。我发现现在网络上机器学习的资料非常繁杂,对于初学者来说可能不止从何下手。而且对于很多初学者来说另一个不可忽视的问题就是对部分数学知识的不熟悉。我自己在学习的过程中也遇到了不少问题,走了不少弯路。为了让后来者更好的学习,少走弯路,我会在接下来的一段时间更新一系列机器学习的入门教程和自己的学习笔记,希望可以帮到大家。这里便是这个ML系列的第一个部分,也算是一个准备部分了吧,数学基础。 今天我就来为大家介绍一下在机器学习中需要使用到的最最基础的概率论和统计学相关的知识。掌握本篇内容可以保证你今后在入门机器学习时不至于看不懂相关术语和计算。 ps:本篇内容适合曾经学习过概率论和统计学但是掌握不扎实的读者,仅仅帮助读者用来回顾基础知识。

因为我的笔记中有大量截图,所以本篇博客也会主要以截图的形式给出

正文内容

0、收敛

mlmf3-1

1、期望

mlmf3-2

2、方差

mlmf3-3

3、正态分布

mlmf3-4

4、线性回归方程

mlmf3-5

5、最小二乘法

mlmf3-6

6、协方差

mlmf3-7 mlmf3-8

7、一元线性回归

mlmf3-9

8、正规方程组、多元线性回归

正规方程组将作为一个专题写一篇文章为大家介绍

最后希望本篇博文有帮到大家:)


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