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ML数学基础

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全部文章 / ML数学基础（共5篇）

概率统计——为什么条件概率的结果总和直觉不同？

从前有一户夫妻，他们生了两个孩子。已知其中一个是女孩，那么另一个孩子也是女孩的概率是多少呢？这是一道概率论课本上的经典问题，一开始的时候，很多人会觉得两个孩子的性别是独立事件，我们知道其中一个孩子的性别，应该对另一个孩子没有影响。但实际上并不是这样，我们可以列出两个孩子性别的所有可能：孩子...

统计概率论

2020-01-10

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线性代数精华——讲透矩阵的初等变换与矩阵的秩

本文始发于公众号：TechFlow 矩阵的初等变换这个概念可能在很多人听来有些陌生，但其实我们早在初中的解多元方程组的时候就用过它。只不过在课本当中，这种方法叫做消元法。我们先来看一个课本里的例子：假设我们要解这个方程，怎么做呢？首先，我们把(1)式加到(2)式，把(4)式加到(3)式，把(1)...

矩阵线性代数矩阵变换

2020-01-07

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概率统计——三扇门游戏与贝叶斯定理

本文首发于公众号：TechFlow 在概率论的课本上有一个经典的问题，一直困扰我很久。有很多次我以为我想明白了，过了一段时间却又会糊涂。这个问题学过概率论的同学想必都知道，就是著名的三扇门问题。说是之前在美国有一个著名的综艺节目，这个节目里有三扇关闭着的门。其中有两扇的后面是山羊，有一扇则放着一辆豪...

数学基础统计概率论

2020-01-03

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线性代数精华2——逆矩阵的推导过程

本文始发于个人公众号： TechFlow 上一讲当中我们复习了行列式的内容，行列式只是开胃小菜，线性代数的大头还是矩阵。矩阵的定义很简单，就是若干个数按照顺序排列在一起的数表。比如m * n个数，排成一个m * n的数表，就称为一个m * n的矩阵。矩阵运算的相关性质不多，主要的有这么几点：...

数学基础机器学习线性代数

2019-12-31

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线性代数精华1——从行列式开始

本文始发于个人公众号：TechFlow 线性代数是机器学习领域当中非常重要的基础知识，但是很遗憾的是，在真正入门之前很少有人能认识到它的重要性，将它学习扎实，在入门之后，再认识到想要补课也不容易。我自己也是一样，大学期间只是浅尝辄止，这门课考试成绩还可以，但是过后记住的内容不多。导致后来在看很多论文...

数学基础机器学习线性代数

2019-12-24

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