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python求绝对值的三种方法 机器学习需要哪些数学基础?

对于从事机器学习的学生来说,高等数学、线性代数、概率论和数理统计是三门课程中最重要的数学基础。我来分别解释一下这三个方面在机器学习中的作用。

1.微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘子法、高等数学中的泰勒展开等知识点都在机器学习中有应用。比如在logistic回归模型中求梯度时需要偏导数,优化目标使用牛顿迭代法,约束优化问题的svm使用拉格朗日乘子法等等。,以及高等数学的其他知识点都或多或少的体现在机器学习中。

分解,张量分解,线性代数推荐系统中使用的非负矩阵分解nmf,pca主成分分析中的特征值和矩阵运算。我来贴一下之前用矩阵求导解决最小二乘问题的公式推导过程,体会一下线性代数的重要性。

python求绝对值的三种方法 机器学习需要哪些数学基础?

最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛顿迭代求解,但也可以基于矩阵求导计算。其计算方法更加简洁高效,不需要大量迭代,只需要解一个正规方程组。

总之,对于机器学习来说,线性代数比高数更重要。

3.概率论与数理统计概率论与数理统计就更重要了,比如朴素贝叶斯分类和概率图模型中用到的贝叶斯公式,高斯过程,最大熵模型,抽样方法,nlp领域的大部分算法都与概率论有关,比如基于lda的主题模型,基于crf的序列标注模型,分词系统等等。

所以,要从事机器学习,高等数学、线性代数、概率论、数理统计都是必不可少的数学基础。

根号192大约等于13.8802...

没有特别的要求可以直接用计算器解决,一般的计算器都有求根的功能。

如果手工计算需要,可以使用夹点法,如13*13amplt;192amplt;14*14,13.8*13.8amplt;192amplt;13.9*13.9,以此类推。

如果是编程解决方案,可以使用数学头文件math.h中的sqrt函数,如果不是,也可以使用pinch方法作为算法来编写程序。

python包含了第三个库函数,非常强大。1.内置函数

在dir(__buildings__)前后输入两个下划线,查看python异常名、属性名和内置函数;

输入help(函数名)查看如何使用该函数。

(1)常用内置函数

1)abs()

求一个数的绝对值。

gtgtgta-10

gtgtgt打印(abs(a))

10

2)divmod()

返回一个元组,同时计算商和余数。

gtgtgta,bdivmod(10,3)

gtgtgt打印(a,b)

31

3)圆形()

浮点数的舍入,round有两个参数,第一个是要运算的值,第二个是小数点后保留多少位数。

机器模型数学线性方法

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