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机器学习-线性代数-线性变换中的定义域和值域
用文字描述上面的函数: 夏季桃子是4元/斤, 买x斤桃子要付多少钱. 对应计算规则是:如果买1️⃣斤就要付4元, 买2️⃣斤要付8元,...... 函数就是定义了一个映射的规则, 这里的规则是把买的桃子的斤的数量映射为要付钱的钱. 如果用维度讲 斤是一个维度的, 元也是一个维度…
机器学习-线性代数-齐次线性方程解集可视化
线性方程组的增广矩阵简化为阶梯型,由于矩阵每个向量有三个分量,所以解集是在三维空间中, 可以利用立体几何来可视化. 如果在三维坐标系中画出这两个向量, 除了大小不同外, 两个向量的方向是一样的. 并且一个假设为在 轴上向右,另一个向量则是在 轴上向左, 组合两个向量的系数就可以…
机器学习-线性代数-线性代数中表示空间的最简洁的形式
在一维空间,我们可以直观化为一个数轴. 自由度指的就是我们可以到达数轴的任意位置. 假设我们现在就站在数轴上, 每秒可以走一米(1m/s), 我们可以走到数轴的任意位置, 唯一需要关注的是走到某个位置需要花费多少时间. 3. 二维空间 二维空间稍微复杂一点.因为有两个移动方向,…
机器学习-线性代数-齐次线性方程组的解集的几何示意图
在数轴上看到第三列的向量刚好是第一列向量倍,两个向量方向相反, 如果第三列向量向左走1个单位,距离为, 第一列向量向右走, 两者相加在这个数轴上行进的距离就为0 . 如果用维度解释,尽管有两个向量,但是这两个向量只能代表一个维度. 齐次线性方程组的非平凡解就可以揭示出矩阵中向量…
机器学习-线性代数(5)-构造描述美女身材的维度
描述一个靓女的身材,可以用词汇:匀称,苗条,骨干等等,这是文学词汇。但是有问题,如果有一群美女如何进行比较? 需要定量描述,定量描述遇到一个问题,定义匀称,苗条作为整体需要几个基本的分量来表示? 大家都知道了,有一个三围的标准. 大家都知道了,我们可以用三个参数(三围)就是胸围…
机器学习-线性代数(4)-矩阵的一个比喻
矩阵可以认为是一个多参数的函数,输入一组变量,输出一个结果. 矩阵计算里其实很简单只有加法和乘法,矩阵的维度不会增加也不会凭空产生, 矩阵的维度是多少,输出的维度不会超过矩阵自身的维度(输出向量是矩阵各列向量的组合),只能小于或者等于矩阵的维度. 这个概念刚开始可能很抽象,但是…
机器学习-统计学(5)-学生数学成绩变化的总体和样本
总体和样本的问题始终是推断统计学习中的很困难的地方,要反复的学习. 学生总体数学学习状态变好,考试成绩提高很多了反应了这个变化. 这一部分不涉及具体的计算,理解了总体和样本的关系,计算过程就水到渠成. 以上的想法用统计学正规计算方法就是:标准误,推断统计的标准误和描述统计的标…
机器学习-线性代数(2)-维度构建
我们在手机上输入15686468250这个手机号码很容易输错。但是如果做改进加入空格或连接符例如:156-8646-8250 这样做就不容易出错了,这里我们可以认为人为构造了一个三维的空间。后面两部分我们不知道具体的意义,但是至少前三位我们知道可以划分运营商. 如果单独拿出一组…
机器学习-统计学(4)-火柴抽样
有个笑话是关于推断统计的。 一个父亲让孩子去买火柴,并且嘱咐他要看看火柴能不能点燃。 孩子就去买火柴了。回到家,父亲问火柴点燃吗?孩子告诉他,他把火柴都擦了,都可以点燃。 试验是没有问题,但是总体也被消耗完, 这是试验中不能接受的结果. 这是一个从总体中抽取样本进行验证的例子。…
机器学习-统计学(3)-抛硬币的总体
我们都有一个已知看法就是扔一枚硬币,获得正反面机会各是50%. 如果扔一次硬币算一次判断正反面的验证,一个硬币从铸造出来可以进行无数次实验,实验的次数是无穷大的,这样的总体有个名字叫想象总体。在这种情况下硬币正反面机会是50-50的。但实际上我们不可能做完这个实验,只能想象实验…
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