《AI算法工程师手册_基础知识恶补》pdf电子书免费下载
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作者：empty 页数：591 出版社：empty |
《AI算法工程师手册_基础知识恶补》介绍
线性代数一、基本知识1.本书中所有的向量都是列向量的形式：2.矩阵的F范数：设A=(a jj) mxn它是向量的Ly范数的推广3.矩阵的迹tr(A) =Zio.其性质有：。All r√/tr(A AT)otr(A) =tr(A·假设AEI Xn， BERM， 则有：。tr(ABC) =tr(CAB) =tr(BCA)
二、向量操作1.一组向量V1，5，，v，是线性相关的：指存在一组不全为零的实数α1，a2.，am，使得：一组向量V1，v2.…，V，是线性无关的，当且仅当a；=0，i=1，2..….，n时，才有2.一个向量空间所包含的最大线性无关向量的数目，称作该向量空间的维数。3.三维向量的点积：4.三维向量的叉积：其中i，j，k分别为正，，*轴的单位向量。o和v的叉积垂直于，寸构成的平面，其方向符合右手规则，o叉积的模等于i，V构成的平行四边形的面积
三、矩阵运算1.给定两个矩阵A=(ai)ER X ，B=(bj)ER X，定义：·阿达马积Hadamard product(又称作逐元素积) ：。克罗内积Kron necker product：2.设x，瓦，b，2为n阶向量，A，B，C，X为n阶方阵，则：3.如果/是一元函数，则：o其逐元向量函数为：o其逐矩阵函数为：o其逐元导数分别为：4.各种类型的偏导数；。标量对标量的偏导数。标量对向量(n维向量)的偏导数。标量对矩阵(mxn阶矩阵) 的偏导数向量(m维向量)对标量的偏导数
概率论与随机过程一、概率与分布1.1条件概率与独立事件1.条件概率：已知A事件发生的条件下B发生的概率，记作P(B|A)，它等于事件AB的概率相对于事件A的概率，即：其中必须有P(A)>02.条件概率分布的链式法则：对于n个随机变量xi，x2..，xm，有：3.两个随机变量x，y相互独立的数学描述：记作：xly4.两个随机变量x，y关于随机变量z条件独立的数学描述：记作：xly|z1.2联合概率分布1.定义x和y的联合分布为：2.x的分布可以从联合分布中得到：3.当x和y都是离散随机变量时，定义x和y的联合概率质量函数为：p(：r，s)=P{x=r，y=g}4当x和y联合地连续时，即存在函数p(z，v)，使得对于所有的实数集合A和B满足：