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人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python實(shí)戰(zhàn)

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 3小時(shí)30分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.00
18人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.1 內(nèi)容實(shí)用
9.1 簡(jiǎn)潔易懂
8.8 邏輯清晰

最新回答 / 美德昵稱
可以學(xué)啊,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不需要多多,多深,高中知識(shí)就差不多了吧。能理解。

最新回答 / 崔華樂
不是向量,是 3 * 3 的矩陣。<...code...>

最新回答 / 崔華樂
矩陣不能直接相除。B / A ,可以使用 B * A的逆矩陣,來實(shí)現(xiàn)相除, 但不是所有的矩陣都有逆矩陣。A = nd.array([[1, 2], [6, 5]])C = nd.linalg.inv(A)? ? ? # C 為 A的逆矩陣E = np.dot(B, C)? ? ? ? ? # B * C 即 B / A?

最贊回答 / yidaimi
前者是當(dāng)B發(fā)生了之后再發(fā)生A的概率。后者是B和A都發(fā)生的概率。區(qū)別是前者中B已經(jīng)發(fā)生確定了,此時(shí)計(jì)算A將要發(fā)生的概率。后者是A和B都沒發(fā)生,但是要預(yù)測(cè)他們都發(fā)生的概率

最新回答 / qq_愚公_1
我個(gè)人理解應(yīng)該還不完全是這樣,是本課程為了講機(jī)器學(xué)習(xí)要借助數(shù)學(xué)中的矩陣和微積分工具,如矩陣和向量可以很好地進(jìn)行多行數(shù)據(jù)的組織,微分可以采用導(dǎo)數(shù)概念很好地說明梯度下降法,而積分方法正好可以用來求解概率密度函數(shù)。

最新回答 / 慕瓜7531052
A=[a11 a12 a13 a14? ? ? a21 a22 a23 a24? ? ? a31 a32 a33 a34? ? ? a41 a42 a43 a44]

最新回答 / 隔壁王爺爺
A50人B60人C45人共155人直接計(jì)算 (20+30+20)/ 155= 70/155 = 14/31全概率:50/155*20/50+60/155*30/60+45/155*20/45 = 14/31
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課程須知
實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)涉及簡(jiǎn)單的python編程,同學(xué)們需要熟悉基礎(chǔ)的python語(yǔ)法。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、矩陣的基礎(chǔ)知識(shí)、運(yùn)算及在AI中的應(yīng)用 2、極限與導(dǎo)數(shù)的理解 3、積分的基礎(chǔ)知識(shí)及運(yùn)算 5、條件概率、全概率的基礎(chǔ)知識(shí) 6、貝葉斯公式與樸素貝葉斯的理解與運(yùn)用

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