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人工智能數學基礎與Python實戰

難度初級
時長 3小時30分
學習人數
綜合評分9.00
18人評價 查看評價
9.1 內容實用
9.1 簡潔易懂
8.8 邏輯清晰
高中數學都沒聽過課
print 是 t,不是 車,難聽死
對于實際問題來說,需要先假設一個函數(這里是一次),還需要給出一個初始的a,b,以及每一步的變化量△a和△b
懂js有web前端基礎可以學嗎?請先生明以教寡人,不以銷售為目的。
有web前端編程經驗沒有數學基礎,可學否?請先生明以教寡人而非以銷售為目的。

最新回答 / 美德昵稱
可以學啊,數據基礎不需要多多,多深,高中知識就差不多了吧。能理解。
P(yi = 0) = 2/4 = 1/2
P(xj|yi):
x1 = 0: 1/2
x2 = 0: 0
x3 = 0: 1
P(xj):
2/4*1/4*3/4
分子出現了0,所以結果是0
擲一次得6的概率是 1/6
擲兩次和為6的概率是5/6*1/6 = 5/36嗎

最新回答 / 崔華樂
不是向量,是 3 * 3 的矩陣。<...code...>

最新回答 / 崔華樂
矩陣不能直接相除。B / A ,可以使用 B * A的逆矩陣,來實現相除, 但不是所有的矩陣都有逆矩陣。A = nd.array([[1, 2], [6, 5]])C = nd.linalg.inv(A)? ? ? # C 為 A的逆矩陣E = np.dot(B, C)? ? ? ? ? # B * C 即 B / A?
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課程須知
實戰環節涉及簡單的python編程,同學們需要熟悉基礎的python語法。
老師告訴你能學到什么?
1、矩陣的基礎知識、運算及在AI中的應用 2、極限與導數的理解 3、積分的基礎知識及運算 5、條件概率、全概率的基礎知識 6、貝葉斯公式與樸素貝葉斯的理解與運用

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