機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？主要是線(xiàn)性代數(shù)和概率論。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模型是向量矩陣和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩陣和張量的運(yùn)算和操作。其他“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法也

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

主要是線(xiàn)性代數(shù)和概率論。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模型是向量矩陣和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩陣和張量的運(yùn)算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法也使用大量線(xiàn)性代數(shù)。例如，線(xiàn)性回歸與線(xiàn)性代數(shù)密切相關(guān)。

從線(xiàn)性代數(shù)的觀點(diǎn)來(lái)看，主成分分析是對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行對(duì)角化。

尤其是當(dāng)你讀論文或想更深入的時(shí)候，概率論的知識(shí)是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈?zhǔn)揭?guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗(yàn)概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常講究“可微性”，因?yàn)榭晌⒛Ｐ涂梢杂锰荻认陆捣▋?yōu)化。梯度下降和導(dǎo)數(shù)是分不開(kāi)的。所以多元微積分也需要。另外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)是以統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計(jì)知識(shí)是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專(zhuān)業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過(guò)這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

SVD是什么？

奇異值分解（SVD）是一種正交矩陣分解方法；SVD是最可靠的分解方法，但它比QR分解（QR分解方法是將矩陣分解為正規(guī)正交矩陣和上三角矩陣）要好得多，計(jì)算時(shí)間幾乎是QR分解的十倍。[u，s，v]=SVD（a），其中u和v表示兩個(gè)相互正交的矩陣，s表示對(duì)角矩陣。與QR分解一樣，原始矩陣a不必是方陣。利用SVD分解方法解決的是最小二乘誤差法和數(shù)據(jù)壓縮法。

MATLAB中SVD奇異值分解是什么作用？

SVD函數(shù)是將一個(gè)矩陣的奇異值分解為三個(gè)矩陣。我認(rèn)為你自己應(yīng)該知道具體的數(shù)學(xué)意義。Svds函數(shù)不僅需要函數(shù)的輸入矩陣，還需要保持奇異值的個(gè)數(shù)。例如，svds（a，5），那么三個(gè)輸出矩陣對(duì)應(yīng)的奇異值只保留前五個(gè)最大的奇異值，其余的都設(shè)置為零。事實(shí)上，這就是區(qū)別。希望對(duì)你有所幫助