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멋진 기계 학습과 딥 러닝 수학

멋진 머신 러닝 및 딥 러닝 수학 및 고급 수학 설명, 문서, 개념, 연구 자료, 비디오, 라이브러리 및 소프트웨어 (언어 별)의 선별 된 목록.

소개
- 기계 학습에 중요한 수학이 중요한 이유는 무엇입니까?
기초
- 기계 학습이란 무엇입니까?
- 딥 러닝이란 무엇입니까?
- 기계 및 딥 러닝에서 수학의 응용?
- 수학과 수학이없는 기계 및 딥 러닝
기계 및 딥 러닝을위한 수학 주제
- 선형 대수
- 확률 및 통계
- 선형 미적분학
- 벡터 미적분학
- 텐서 미적분학
- 다른 미적분학 주제
- 그래프 이론
- 복잡성 정리
- 숫자 이론
- 최적화 정리
- 토폴로지
기계 및 딥 러닝을위한 고급 수학 주제
- 해밀턴 미적분학
- 할리 미적분학
- 복소수
- 쿼터리언
- 진정
- qudratic 기능
- 고급 확률 및 통계
- NP 문제
선형 대수
- 선형 방정식
- 다항식 방정식
- 벡터
- 매트릭스
- 텐서
- 벡터 공간
- 고유 값 및 고유 벡터
- 직교 좌표 시스템
- 매트릭스 분해
- 텐서 분해
- 구조 기하학
- 계승
확률 및 통계
- 개연성
- 확률의 규칙
- 평균
- 중앙값
- 방법
- 변화
- 표준 편차
- 랜덤 변수
- 확률 분포
- 조건부 확률
- 확률 밀도 기능
- 누적 확률 분포
- 샘플 또는 샘플링
- 인구
- 통계적 추론
- 최대 가능성
- 이항 분포
- 정규 분포
- 가우스 분포
- 통계 모델
- 기대 극대화
- 중앙 한계 정리
- 적절성
- 현지 최소 및 막시마
- 회귀
- 선형 회귀
- 확률 적 과정
- 가설
- 베이지안 확률
- 귀무 가설
- 신뢰 구간
- 상관관계
- 상관 계수
- 히스토그램
- Z- 점수
- 공분산
- 최소 제곱 피팅
- 후방 확률
- 부트 스트랩
- 교차 검증
- 뮬러 정리
고급 확률 및 통계
- 선형 회귀
- 접선
- 쌍곡선 접선
- Gompertz 곡선
- 오기 곡선
- sigmoid 함수
- 활성화 기능
- 일반화 된 로지스틱 곡선
- Gompertz 기능
- heaviside 단계 기능
- 쌍곡선 기능
- 물류 분포
- 물류 기능
- 로지스틱 회귀
- 로짓
- 수정 된 쌍곡선 탄젠트
- 소프트 플러스 기능
- 스무드 스텝
- SoftMax 기능
- Weibull 분포
- 네로이드 기능
- 몬테 카를로 방법
- 경험적 의미
- 고정 확률 분포
- 경험적 측정
- McKean-Vlasov 프로세스
- 비선형 필터링 방정식
- 헤시안 매트릭스
- Ising 모델
근사 기술 또는 최적화 정리
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- 합리적인 근사치
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- 초월적인 숫자 이론
- 시뮬레이션 어닐링
- 가장 가파른 하강
다른 미적분학 주제
- 미분 미적분학
- 적분 미적분학
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- 테일러의 정리
- L 'Hôpital의 규칙
토폴로지
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- 일반 토폴로지
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- 텐서 우주 이론
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수학 및 기계 학습을위한 역학의 유형
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