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人工智能十大数学知识 - 微积分
1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\ -
人工智能十大数学知识 - 微积分
1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\ -
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1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\ -
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1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\ -
人工智能十大数学知识
人工智能十大数学知识 致读者 AI 的热闹在模型与应用，根基却在这十门数学里 —— 少了它们，再炫的技术也只是空中楼阁。 刷短视频的快乐是即时的，可沉淀下的数学逻辑，才是能托着你走得更远的东西。 不妨暂放手边的轻松，花片刻静心读这篇 —— 你今天懂的每一个公式，都是未来拆解 AI 的钥匙。 线性代数 -
人工智能十大数学知识
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人工智能十大数学知识
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人工智能十大数学知识-线性代数
人工智能中的线性代数核心知识（Linear Algebra for AI）- 线性代数 1. 向量（Vector） n维空间中的有向线段，是AI数据的“原子单元”，用于表示单个样本的特征（如“身高175cm、体重60kg”可表示为列向量[175, 60]^T）。 AI中优先使用列向量，可直接匹配矩阵 -
人工智能十大数学知识-线性代数
人工智能中的线性代数核心知识（Linear Algebra for AI）- 线性代数 1. 向量（Vector） n维空间中的有向线段，是AI数据的“原子单元”，用于表示单个样本的特征（如“身高175cm、体重60kg”可表示为列向量[175, 60]^T）。 AI中优先使用列向量，可直接匹配矩阵 -
人工智能十大数学知识-线性代数
人工智能中的线性代数核心知识（Linear Algebra for AI）- 线性代数 1. 向量（Vector） n维空间中的有向线段，是AI数据的“原子单元”，用于表示单个样本的特征（如“身高175cm、体重60kg”可表示为列向量[175, 60]^T）。 AI中优先使用列向量，可直接匹配矩阵 -
人工智能十大数学知识-线性代数
人工智能中的线性代数核心知识（Linear Algebra for AI）- 线性代数 1. 向量（Vector） n维空间中的有向线段，是AI数据的“原子单元”，用于表示单个样本的特征（如“身高175cm、体重60kg”可表示为列向量[175, 60]^T）。 AI中优先使用列向量，可直接匹配矩阵 -
人工智能十大数学知识-线性代数
人工智能中的线性代数核心知识（Linear Algebra for AI）- 线性代数 1. 向量（Vector） n维空间中的有向线段，是AI数据的“原子单元”，用于表示单个样本的特征（如“身高175cm、体重60kg”可表示为列向量[175, 60]^T）。 AI中优先使用列向量，可直接匹配矩阵 -
人工智能十大数学知识-线性代数
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大数据分析基础及应用案例：第五周学习报告——逻辑回归、决策树
这周一下子学了两个超实用的模型 —— 逻辑回归和决策树，它们俩都是做 “分类任务” 的高手！比如判断 “用户会不会下单”“邮件是不是垃圾邮件”，用这两个模型就能搞定。跟上周的线性回归比，分类模型更贴近生活里的选择场景，学起来特别有代入感，这就跟大家分享我的学习收获～ 一、先搞懂：逻辑回归 一开始听