概率论 不确定性 量化 频率 频率派 贝叶斯派 1.随机变量(random variable) 随机取不同值的变量,取值可以离散或者连续. 2.概率分布(probability distribution) 描述随机变量每个取值的可能性大小. 离散:概率质量函数(probability mass function,简称PMF) 连续:概率密度函数(probability density function,简称PDF) 联合概率分布(joint probability distribution),多…

一.概论 基础引入: 原理一:[两边夹定理] 原理二:[极限] X为角度x对应的圆弧的点长: 原理三[单调性]: 引入: 二.导数 常见函数的导数: 四.应用: 求解: 泰勒展式和麦克劳林展式: 泰勒展式在x0 = 0处展开得到麦克劳林展式 Taylor公式的应用1: 变种: Taylor公式应用2: 方向导数: 梯度: 函数的凸凹性: 函数凸凹性判定: 凸函数性质的应用: . 五.概率论 概率为0例子: 把一枚针投在一个平面上,则概率为0(一个点 之于 一个面) 古典概型: 思路: 古典概型变…

眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. AI领域简介 AI,也就是人工智能…

普通程序员如何转向AI方向   眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. A…

1. Ian Goodfellow之前是做神经科学研究,在斯坦福上了Andrew NG的课之后,Ian决定投身AI.在寒假他和小伙伴读了Hinton的论文,然后搭了一台用CUDA跑Boltzmann machine的电脑,然后他意识到深度学习是未来,因为他看了很多算法比如支持向量机,觉得它们不是那么靠谱. 2. Ian提出了生成对抗网络(GAN).他研究生成模型很久,非常了解其他框架的优缺点,像找一个可以同时避免所有现存算法缺点的算法.GAN是在有很多数据的基础上制造更多类似的数据. 3. 关于…

普通程序员如何转向AI方向   眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 “普通” 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 “from the scratch” 的AI入门教程. 二. AI领域简介 AI,也就是人工智…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取不到白球,即θ只能有一个值,而且不论你取了多少次,取得白球的概率θ始终都是1/2,即不随观察结果X 的变化而变…

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随…

写在前面: 最近公司的业务方向开始向AI方向改变(人工智能+文娱),但是现阶段AI方面的知识还没有储备,所以作为测试,也开始学习这方面的知识,不掉队. 知识储备: 1.阶段一-高等数学       高等数学则包括数据分析.概率论.线性代数及矩阵.凸优化等 2.阶段二-python的高级应用       python语言在人工智能上有着不可或缺的地位. 3.阶段三-机器学习       机器学习中则涉及到很多复杂的算法,通过算法对数据进行分析和进行学习.然后对现实的情况作出判断并对其进行回应. 4…