《动手学习深度学习》笔记:基础知识(概率论,线性代数)

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李沐老师的动手学习深度学习将的非常详细,其核心思想是动手做,我计划根据这门课程中给出的一些参考代码以及demo,达到以下一些目的:

  1. 学习大佬的一些学习、练习、编程、实现的思路。
  2. 全面回顾深度学习的基础知识。
  3. 对与基本的数学内容进行回顾

线性代数基础(linear-algebra)


基本概率论(probability)

假设我们掷骰子,想知道看到1的几率有多大,而不是看到另一个数字。
如果骰子是公平的,那么所有六个结果 1 , … , 6 \\1, \\ldots, 6\\ 1,

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深度学习数学基础

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线性回归 + 基础优化算法 动手学深度学习v2 pytorch

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