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素晴らしい機械学習と深い学習数学

素晴らしい機械学習と深い学習数学と高度な数学の説明、ドキュメント、概念、学習資料、ビデオ、ライブラリ、ソフトウェア（言語別）のキュレーションされたリスト。

導入
- なぜ機械学習にとって数学が重要なのですか？
基本
- 機械学習とは何ですか？
- 深い学習とは何ですか？
- 機械と深い学習における数学のアプリケーション？
- 数学のない数学と数学のない深い学習
機械と深い学習のための数学的トピック
- 線形代数
- 確率と統計
- 線形計算
- ベクター計算
- テンソル計算
- 他の微積分のトピック
- グラフ理論
- 複雑な定理
- 番号理論
- 最適化定理
- トポロジー
機械と深い学習のための高度な数学的トピック
- ハミルトニアン微積分
- Halleys計算
- 複雑な数字
- Quaterinions
- セデニオン
- Qurratic関数
- 高度な確率と統計
- NPの問題
線形代数
- 線形方程式
- 多項式方程式
- ベクトル
- マトリックス
- テンソル
- ベクトル空間
- 固有値と固有ベクトル
- デカルト座標系
- マトリックス分解
- テンソル分解
- 構造形状
- 要因
確率と統計
- 確率
- 確率のルール
- 平均
- 中央値
- モード
- 分散
- 標準偏差
- ランダム変数
- 確率分布
- 条件付き確率
- 確率密度関数
- 累積確率分布
- サンプルまたはサンプリング
- 人口
- 統計的推論
- 最尤
- 二項分布
- 正規分布
- ガウス分布
- 統計モデル
- 期待の最大化
- 中央の制限定理
- 不平等
- ローカルミニマとマキシマ
- 回帰
- 線形回帰
- 確率的プロセス
- 仮説
- ベイジアン確率
- 帰無仮説
- 信頼区間
- 相関
- 相関係数
- ヒストグラム
- Zスコア
- 共分散
- 最小二乗フィッティング
- 事後確率
- ブートストラップ
- クロス検証
- ミュラー定理
高度な確率と統計
- 線形回帰
- 正接
- 双曲線の接線
- Gompertz曲線
- オギー曲線
- シグモイド関数
- アクティベーション機能
- 一般化されたロジスティック曲線
- Gompertz関数
- 重いステップ関数
- 双曲線関数
- ロジスティック分布
- ロジスティック関数
- ロジスティック回帰
- ロジット
- 修飾双曲線接線
- ソフトプラス関数
- 滑らかなステップ
- SoftMax関数
- ワイブル分布
- ネットイド関数
- モンテカルロ法
- 経験的平均
- 定常確率分布
- 経験的対策
- McKean-Vlasovプロセス
- 非線形フィルタリング方程式
- ヘシアンマトリックス
- ISINGモデル
近似技術または最適化定理
- テイラーシリーズ
- 勾配降下
- ニュートンの定理
- ニュートンの近似法
- ルート検索アルゴリズム
- 世帯主の方法
- 合理的な近似
- Halleys近似
- PADé近似
- ジファンティン近似
- 超越数の理論
- シミュレーションアニーリング
- 最も急な降下
他の微積分のトピック
- 微分計算
- 積分計算
- 命題計算
- ricci計算
- ラムダ計算
- 確率計算
- ハミルトニアン微積分
- テイラーの定理
- L'Hôpitalのルール
トポロジー
- 理論を設定します
- 公理
- 一般的なトポロジ
- トポロジースペース理論
- 代数トポロジ
- 微分トポロジ
- テンソル空間理論
- 低次元空間理論
- 結び目理論
- 連続関数
- 同質性
- クラインボトル
- トポロジカル不変剤
- トポロジーデータ分析
- 近接パラメーター
- betti番号
- 永続的な相同性
- クラインボトル
数学と機械学習のためのメカニズムの種類
- 分析力学
- ラグランジアンメカニック
- ハミルトニアンメカニクス
- Routhian Mechanics
- Koopman – Von Neumann Mechanics
要因
- ガンマ関数
ミートアップ
Googleグループ
製品をしている企業
Linkedlinグループ
学位
統合された本
統合されたビデオ
統合されたReserach Papers
統合されたReserach Scientist