Mathematics_for_Machine_Learning:学习机器学习背后的数学,探索机器学习中的不同数学

时间:2024-06-18 14:03:36
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文件名称:Mathematics_for_Machine_Learning:学习机器学习背后的数学,探索机器学习中的不同数学

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更新时间:2024-06-18 14:03:36

data-science machine-learning statistics deep-learning calculus

机器学习和深度学习的数学 描述: 这是机器学习和深度学习中的数学教程。 有机器学习和深度学习中的数学问题的分步和示例。 数学教育。 :input_symbols: :input_numbers: 先决条件: Python 3.0 + 使用 jupyter 笔记本 数学列表: 基础数学 加法、减法、乘法、除法、平方根和代数。 几何学 形状、面积、周长、体积、点、线、角、曲面、平面和曲线 统计数据 数据收集、数据分析、概率、平均值、中位数、众数、标准差和方差 结石 曲线、微分、积分、级数、向量和多变量的瞬时变化率和斜率 线性代数 矩阵、向量空间、线性系统、高斯消元、线性系统、行列式、特征值和特征向量 作者: 天坑 将添加更多...


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Mathematics_for_Machine_Learning-master
----BasicMath.ipynb(56KB)
----Title.PNG(271KB)
----Linear_Algebra.ipynb(35KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----ML_LA.ipynb(23KB)
----Mathematics_Functions.ipynb(15KB)
----ML_Probability.ipynb(153KB)
----ML_Calculus.ipynb(85KB)
----ML_Math_Matrix.ipynb(16KB)
----Title_Math.PNG(195KB)
----Math Apps Software()
--------ACP_Apps.exe(6.44MB)
--------Unit_Rate.ipynb(59KB)
--------CalculateAreaPerimeter.exe(8.99MB)
--------Time_Functions.ipynb(6KB)
--------README.md(761B)
--------Math_Title.PNG(161KB)
--------MatrixApps.py(3KB)
--------CalculateAreaPerimeter.py(3KB)
--------Volume_SurfaceArea_Apps.py(4KB)
--------ACP_Apps.py(3KB)
----Mathematics_for_Machine_Learning_Linear_Algebra.ipynb(14KB)

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