线性代数 AI 工具与资源合集 - 简化数学工作
数值线性代数入门指南 - 高效矩阵计算的关键技术
数值线性代数是高效进行矩阵运算的关键技术,本文介绍了其核心内容和学习资源,包括矩阵分解、线性系统求解、特征值计算等,适合想要深入学习这一领域的读者。
线性代数数值分解Python教程数据科学Github开源项目
Mathematics-for-ML学习资料汇总 - 机器学习所需数学知识一站式学习指南
本文汇总了Mathematics for Machine Learning (ML)相关的优质学习资源,包括书籍、论文、视频课程等,为想要掌握机器学习所需数学知识的读者提供了全面的学习指南。
Mathematics for Machine Learning深度学习概率论线性代数信息论Github开源项目
Math.NET Numerics: 强大的 .NET 数值计算库
Math.NET Numerics 是一个开源的 .NET 数值计算库,为科学、工程和日常使用提供了丰富的数学算法和方法。它支持特殊函数、线性代数、概率模型、随机数、统计、插值、积分、回归、曲线拟合等多个领域的计算。
Math.NET Numerics数值计算库.NET开源线性代数Github开源项目
Compendium-of-free-ML-reading-resources: 免费机器学习资源汇编
一个汇集了大量免费机器学习相关学习资源的资料库,包括数学基础、机器学习、深度学习、强化学习等多个领域的书籍、课程和论文。
机器学习深度学习数据科学统计学线性代数Github开源项目
机器学习笔纸练习:深入理解基础概念的实用指南
本文介绍了Michael U. Gutmann教授开发的机器学习笔纸练习项目,这是一套专为深入理解机器学习基础概念而设计的练习集。通过动手实践,学习者可以巩固理论知识,提升解决问题的能力。
机器学习练习集线性代数概率模型变分推断Github开源项目
Cython-BLIS: 高性能线性代数运算库的Python封装
Cython-BLIS是一个高性能线性代数运算库BLIS的Python封装,它提供了快速的BLAS类操作,无需系统依赖,是机器学习和数据科学中矩阵计算的理想选择。
Cython BLIS线性代数PythonC扩展性能优化Github开源项目
数值线性代数:高效矩阵计算的艺术
数值线性代数是一门研究如何高效、准确地进行矩阵计算的学科。本文介绍了数值线性代数的基本概念、主要算法和应用领域,探讨了该领域面临的挑战和最新进展。
线性代数数值分解Python教程数据科学Github开源项目
机器学习数学基础:从入门到精通的学习资源指南
本文全面介绍了机器学习所需的数学基础知识,包括线性代数、微积分、概率论等,并推荐了一系列高质量的学习资源,帮助读者系统地掌握机器学习的数学基础。
Mathematics for Machine Learning深度学习概率论线性代数信息论Github开源项目
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号