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    学习人工智能需要哪些必备的数学基础?

    当下,人工智能成了新时代的必修课,其重要性已无需赘述,但作为一个跨学科产物,它包含的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说,如何入手人工智能其实都是一头雾水,比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。 那么,学习人工智能该从哪里开始呢?人工智能的学习路径又是怎样的? 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识,

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    数学专业的学生如何看待机器学习和大数据这些方向呢?

    页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货! 我是计算机专业的研究生。上个学期选修了数学学院的两门课:《组合最优化》和《NP复杂性与近似算法》,因此认识了一些数院的同学,通过他们了解到了一些他们对计算机/机器学习的看法。感受最深的一点是:学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性,即对于在分析过程中出现的任何一些命题,都要能证明它是正确的还是错误的,而往往不怎么重视算法和数据结构的设计与实现,以及算法复杂度的分析(大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构,而且往往是作为选修,很少会去编程实

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    统计学习方法之概论1.基础概念2.统计学习三要素3.模型评估与模型选择、正则化和交叉验证4.分类问题、标注问题、回归问题5.学习小结

    1.基础概念 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科,也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科,是一门概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科。 统计学习的对象是数据,它从数据出发,提取数据的特征,抽象出数据的模型,发现数据中的知识,又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性,这是统计学习的前提。 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。 统计学习方法包括模型的假

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    3D视觉从入门到精通系统学习教程

    随着我们队伍的不断壮大,目前星球嘉宾及合伙人,主要包括多个大厂的计算机视觉算法工程师、深度学习算法工程师、结构光三维重建算法工程师、资深VSLAM算法工程师、3D视觉测量方向的点云后处理资深算法工程师、标定算法工程师以及国内外知名高校博士等近10多位成员。星球主要关注3D视觉、vSLAM、三维重建、点云处理、立体视觉、结构光、深度学习、计算机视觉和图像处理等方向。日常分享各个领域的最新进展和经典论文,会员可以免费对嘉宾进行技术提问,完成一对一的指导解答,星球的初衷是让更多的童鞋能够尽快熟悉自己研究的3D视觉领域,少走一些弯路。

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    资源 | 从理论概念到库函数语法:机器学习速查表全集

    选自Github等 机器之心编译 参与:蒋思源 机器之心此前曾提供过机器学习和深度学习最好的九张代码速查表,不过近日又有博主发表了一次完全的速查表。虽然有一些和以前是重复的,但还是增加了一些新的速查表。本文前一部分主要重点描述新添加的速查表,后一部分再为读者提供一些以前的速查表资源。这些速查表暂时是保持英文的,因为后面一些不熟悉的库和函数我们可能编译不太精确。所以如果读者有较多需求,机器之心会考虑在 Github 中汉化这些概念和库函数速查表。文末提供了所有速查表的百度云下载地址。 首先第一张图描述了机器学

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