Mathematik für maschinelles Lernen üben

Über diese Themengruppe

Eine Formel kann eine Aktivierung, eine Verlustfunktion oder eine Aktualisierung beschreiben. Ihre Funktion und Voraussetzungen zu kennen, ist wichtiger, als nur ihr Muster wiederzuerkennen.

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• Mathematische Formeln für maschinelles Lernen

  Häufig verwendete Formeln für Verlustfunktionen, Aktivierung, Wahrscheinlichkeit und Optimierung.

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• Determinanten kleiner Zwei-mal-zwei-Matrizen

  Berechne die Determinanten von Zwei-mal-zwei-Matrizen exakt.

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• Vektorformeln

  Komponentenformeln für Skalarprodukte, Vektorlängen und Kreuzprodukte.

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• Matrixformeln

  Matrixprodukte, Determinanten und inverse Matrizen für 2×2-Matrizen sowie grundlegende Matrixbeziehungen.

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• Formeln für Eigenwerte und kleinste Quadrate

  Eigenvektorgleichungen und Zusammenhänge bei der Methode der kleinsten Quadrate.

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• Operatorformeln der mehrdimensionalen Analysis

  Standardformeln für Gradient, Divergenz, Rotation und mehrdimensionale Analysis.

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• Grundregeln der Wahrscheinlichkeit

  Gegenereignisse, Vereinigungen und Schnitte unabhängiger Ereignisse wiederholen.

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• Formeln für Erwartungswert und Varianz

  Zusammenhänge zwischen Erwartungswert, Varianz und zweitem Moment.

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• Formeln für Kovarianz und Korrelation

  Zusammenhänge zu Kovarianz, zweitem Moment und Korrelation.

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• Bedingte Wahrscheinlichkeit

  Wiederhole Wahrscheinlichkeiten unter der Bedingung, dass ein anderes Ereignis eingetreten ist.

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• Binomialwahrscheinlichkeit

  Die Formel für Binomialwahrscheinlichkeiten und ihre Bedingungen wiederholen.

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• Satz von Bayes

  Den Satz von Bayes mit seinen angegebenen Bedingungen wiederholen.

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