AI 0基础学习,数学名词解析

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AI学习过程中,常见的名词解析

中位数

将数据从小到大排序,奇数列,取中间值,偶数列,中间两个值的平均,可做为销售指标

众数

一组数据中,数值出现最多的那个。反映哪款产品,销量最好

平均数

比赛中,去掉最高、最低分,然后以平均数做为选手的最终得分

损失函数(loss function)

数据集中所有样本的损失均值,能够量化目标的实际值与预测值之间的差距,最小化损失是模型的优化目标,实现损失最小化的方法称为优化算法,也称为寻解算法

多项分布(multinomial distribution)

贝叶斯定理(Bayes’ theorem)

方差

方差与数据波动情况的关系:

  • 方差越大,数据的波动越大,越不稳定
  • 方差越小,数据的波动越小,越稳定

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标准差的平方,方差反映的是波动平方,波动:60分->180分 波动 20,乘以3位 波动=60,方差=60**2=360
https://www.bilibili.com/video/BV1NY4y1L7rL/
\(x_1\) ~ \(x_n\)离散程度或者说稳定程序
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极差

最大值与最小值 之间的波动关系(\(x_{max}\) - \(x_{min}\)),同样反映的离散程度

标准差(standard deviation)

标准差反映的是波动
方差的平方根被称为标准差(standard deviation)

线性回归(linear regression)

仿射变换(affine transformation)

梯度下降(gradient descent)

通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。 最简单的用法是计算损失函数(数据集中所有样本的损失均值) 关于模型参数的导数(在这里也可以称为梯度) 算法的步骤如下: 1. 初始化模型参数的值,如随机初始化; 2. 从数据集中随机抽取小批量样本且在负梯度的方向上更新参数,并不断迭代这一步骤

正态分布(normal distribution)= 高斯分布(Gaussian distribution)

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