MLps1-正规方程组和梯度下降的联系与不同

前言 大家好,我是antdlx。MLps系列是针对ML系列的补充,一些在ML系列中不方便展开的问题会在这里展开讨论,力求让读者透彻的理解ML系列中的许多底层原理。 今天这篇文章将会介绍: 最大似然估计法 多元线性回归 正规方程组 正规方程组和梯度下降之间的联系和不同 1、最大似然估计法 正规方程组是由最大似然估计法得到的,那么什么事最大似然估计法呢?它是数理统计学中参数估计的点估计中的一种方法。 统计推断的基本问题可以分为两大类,一类是估计问题,另一类是假设检验问题。这里用到的就是估计问题。 1.1、点估计:设总体X的分布函数形式已知,但它的一个或者多个参数未知,借助于总体X的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题。

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

ML数学基础2-高等代数

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高等代数的知识。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:在这一讲主要写一些高等数学里面的基础内容。由于我笔记里面主要是电子书的截图,所以这篇博客的主要内容也将是图片,排版可能稍有不佳。作者使用的电子书是《高等数学微积分》北大版。

ML数学基础1-线性代数

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线性代数的知识,主要是矩阵论的相关知识。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线性代数但是掌握不扎实的读者,仅仅帮助读者用来回顾基础知识 1、矩阵运算 1.1)

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