机器学习学习笔记-20241204-注意力机制和空间归纳偏置
文章目录 空间归纳偏置局部性（Locality）平移不变性（Translation Invariance）空间关系（Spatial Relationships）尺度不变性（Scale Invariance）上下文依赖（Context Dependency）、形状和几何信息（Shape and Geometry） 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）概念机制优点缺点 可分离自...
【机器学习】穷理至极，观微知著：微积分的哲思之旅与算法之道
的数值解法2.1 数值解法的重要性2.2 常见的数值解法2.2.1 欧拉方法（Euler Method）2.2.2 龙格-库塔方法（Runge-Kutta Method） 2.3 应用实例：数值解法在机器学习中的应用 三、实战项目：使用Python进行高维积分与微分方程的数值求解3.1 高维积分项目：使用蒙特卡罗方法计算四维单位球体的体积3.1.1 项目目标3.1.2 Python代码实现3.1.3 运行...
掌握机器学习与MySQL集成实战Ruby和JavaScript辅助Redis缓存策略
掌握机器学习与MySQL集成实战Ruby和JavaScript辅助Redis缓存策略 文章导读 本文将深入探讨掌握机器学习与MySQL集成实战Ruby和JavaScript辅助Redis缓存策略的技术实践和创新方法。 掌握机器学习与MySQL集成实战：利用Ruby和JavaScript辅助Redis缓存策略 引言 随着大数据时代的到来，企业需要处理海量数据并从中挖掘有价值的信息。在这样的背景下，机器学习...
【机器学习】因微知著，穷数通灵：微积分与机器学习的量化之美
文章目录 微积分基础：理解变化与累积的数学前言一、多重积分的基本概念与计算1.1 多重积分的定义与重要性1.1.1 多重积分的基本组成1.1.2 多重积分在机器学习中的应用 1.2 多重积分的历史与发展1.2.1 多重积分的历史1.2.2 多重积分的发展 二、微分方程的基本概念与解法2.1 微分方程的定义与分类2.1.1 常微分方程（ODE）2.1.2 偏微分方程（PDE） 2.2 微分方程的解法2.2...
【机器学习】在向量的流光中，揽数理星河为衣，以线性代数为钥，轻启机器学习黎明的瑰丽诗章
文章目录 线性代数入门：机器学习零基础小白指南前言一、向量：数据的基本单元1.1 什么是向量？1.1.1 举个例子： 1.2 向量的表示与维度1.2.1 向量的维度1.2.2 向量的表示方法 1.3 向量的基本运算1.3.1 向量加法1.3.2 向量的数乘1.3.3 向量的长度（范数） 1.4 向量的几何意义 二、矩阵：多维数据的集合2.1 什么是矩阵？2.1.1 举个例子： 2.2 矩阵的表示与维度2...
【机器学习】在不确定的光影中：机器学习与概率论的心灵共舞
文章目录 概率与统计基础：解锁机器学习的数据洞察之门前言一、概率论基础1.1 概率的基本概念与性质1.1.1 概率的定义1.1.2 样本空间与事件1.1.3 互斥事件与独立事件1.1.4 概率的计算方法 1.2 条件概率与独立性1.2.1 条件概率1.2.2 独立事件 1.3 随机变量1.3.1 随机变量的定义1.3.2 离散随机变量1.3.3 连续随机变量1.3.4 随机变量的期望与方差1.3.5 随...
机器学习学习笔记-20241211
文章目录 空间归纳偏置局部性（Locality）平移不变性（Translation Invariance）空间关系（Spatial Relationships）尺度不变性（Scale Invariance）上下文依赖（Context Dependency）、形状和几何信息（Shape and Geometry） 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）概念机制优点缺点 可分离自...
【机器学习】分而知变，积而见道：微积分中的世界之思
文章目录 微积分基础：理解变化与累积的数学前言一、微积分概述与基础概念1.1 微积分的定义与重要性1.1.1 微积分的基本组成1.1.2 微积分在机器学习中的应用 1.2 微积分的历史与发展 二、极限与连续性2.1 极限的定义与计算2.1.1 极限的直观理解2.1.2 极限的数学定义2.1.3 极限的计算方法2.1.4 实例：计算极限 2.2 连续性的定义与性质2.2.1 连续函数的定义2.2.2 间断...
【AIGC】AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系详解：你必须知道的5个关键点！
一、概念层级关系 1.1 基本关系图 在理解这些概念之前，我们先来看看它们之间的基本关系： 人工智能 (AI) ├── 机器学习 │ └── 深度学习 │ └── 神经网络 └── 大数据 1.2 层级解析 人工智能（AI）：最广泛的概念 人工智能是一个包罗万象的概念，涵盖了模拟人类智能的各种方法。它不仅包括机器学习，还包括一些非机器学习的方法。AI的应用领域非常广泛，从语音识别到自动驾驶，无所不包。 ...
机器学习基础算法 (一)-线性回归
线性回归的 Python 实现 线性回归是一种经典的机器学习算法，用于预测连续的目标变量。它假设目标变量和特征之间存在线性关系。本文将详细介绍线性回归的原理、Python 实现、模型评估和调优，并结合房价预测案例进行实战演练。 一、线性回归原理 线性回归的目标是找到一条最佳拟合线，能够最大程度地描述特征与目标变量之间的关系。这条线可以用以下公式表示： y = β₀ + β₁x₁ + ⋯ + βᵣ𝑥ᵣ +...