李群机器学习的简单介绍

数学对计算机专业重要吗?

不是必须的哦，从本质上说，计算机离不开数学，但是数学不好的人是可以学好计算机的，因为计算机专业开设的主要是跟计算机、编成及设计相关的课程，算法之类的比较少。计算机专业主要是跟程序以及代码有关，当然也会涉及到一些算法，但都比较简单，和高中数学相比会简单很多。

在计算机科学的广阔领域中，特别是机器学习的前沿，数学扮演着至关重要的角色。统计学和矩阵理论犹如基石，奠定着Convex Optimization的坚实基础。

计算机专业中对数学的要求是一定的，但不是一定要数学特别好。具体来说： 数学是理解计算机科学的基础：计算机专业包括算法、数据结构、编译器等各种课程，这些课程都建立在一定的数学基础上。而且，计算机科学领域中很多问题都可以用数学方法解决，因此数学能力对于计算机专业学习来说还是很重要的。

机器学习理论及应用内容简介

1、机器学习作为人工智能的核心议题，在计算机科学与技术领域中展现出了强劲的生命力。《机器学习理论、方法及应用》深入剖析了机器学习的三大关键领域：神经网络学习、强化学习和进化学习，全书共分为三个部分，包含13章的内容。

2、机器学习在推动各行业智能化进程中的作用日益显著，是其历史使命的关键一环。《机器学习理论及应用》这部作品，深入探讨了多种创新的机器学习方法，旨在为读者呈现一个全面的理论体系。全书分为三部分，共涵盖十二章，内容包括李群机器学习、动态模糊机器学习、Agent普适机器学习和独特的贝叶斯量子随机学习。

3、《机器学习理论及应用》是由李凡长等专家共同编著的一部学术著作，它作为当代科学技术基础理论与前沿问题研究丛书的一部分，收录在中国科学技术大学校友文库中。该书由中国科学技术大学出版社出版，具有ISBN号码9787312026362，于2009年10月1日首次发行。

4、机器学习理论、方法及应用目录本书深入探讨了机器学习的核心理论和实践应用。第一章，机器学习概述，首先介绍了机器学习的基本概念，包括其发展历史和不同分类，如基于学习策略、方法、方式和目标的划分。

5、这是一本关于机器学习理论、方法及应用的图书，由科学出版社出版，属于智能科学技术著作丛书的第1版，发行日期是2009年8月1日。这本书的纸张形式为平装，总共有177页，语言版本是简体中文。它的开本大小是16开，便于阅读和携带。书籍的ISBN号码是9787030254399，便于读者在图书市场进行查找。

6、它反映的是学习器在给定数据上的表现。在理想情况下，经验误差与泛化误差相等，但在实际中，我们通常用经验误差近似泛化误差。12 PAC学习理论简介 PAC学习理论探讨学习算法在有限样本下的学习能力。以下是几个关键概念：PAC辨识： 算法能在给定概率下找到与目标概念c误差不超过 的近似。

东北大学考研究生专业

1、东北大学研究生分数线是应用统计、国际商务360.590；体育340.150；翻译360.590；工程（电子信息、机械、土木水利）3470；工程（材料与化工、资源与环境）290.40.60；艺术350.40.90；会计25120；工商管理170.484，考生可以作为参考。

2、哲学专业323分，应用经济学346分。根据掌上考研显示，东北大学研究生2023年哲学专业国家线为346分，应用经济学为346分，东北大学坐落于辽宁省沈阳市，是中华人民共和国教育部直属全国重点大学，由教育部、国防科工局、辽宁省、沈阳市共建，是国家双一流建设高校。

3、哲学专业考研分数线是340分。经济学专业考研分数线是355分。体育学专业考研分数线是320分。外国语言文学专是365分。退役大学生士兵计化：理学总分不低于325，政治理论、外国语不低于50，业务课不低于80。

4、全日制硕士研究生专业：机械工程学院 机械[085500]，总分300分，单科（满分=100分）38分，单科（满分100分）57分。工业工程与管理[125603]，总分195分，单科（满分=100分）47分，单科（满分100分）94分。

5、东北大学电气工程考研经验分享 择校、专业介绍 首先关于择校这块，我本科是一个普通的211，所以我一直想着读研要去一个更高层次的学校学习，再加上我是东北人，本科在外省读书，读研也想回家乡。众所周知，我选择了东北大学作为我的考研目标学校。

6、东北大学研究生参考数目有：黄恒学的《公共经济学》（公共经济专业）、许崇德和胡锦光的《宪法》（宪法学专业）等。各专业具体内容可到学校研究生招生信息网查询。

分布的相似度(距离)用什么模型比较好?

其次，参考其他答案，你可以根据需求选择多种相似度，推荐先用 KL 散度再比较使用Wasserstein 距离。

距离（distance，差异程度）、相似度（similarity，相似程度）方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数等等。

一种备受推崇的方法是利用深度学习模型SBERT（Sentence BERT），它凭借其双塔架构和BERT的变体，成功捕捉了文本的隐含语义。SBERT通过余弦距离来度量语义相似度，相较于DSSM（Deep Structured Semantic Model），它的性能更为显著。

在2022年,你读到哪些对你最有收获的书?

年对我来说，最有收获的书是：《数学之美》，作者：李群。这本书以数学的眼光深入探索了自然界的奥秘，让读者体会到数学的魅力所在。《思考，快与慢》，作者：芮贝齐·杜威。

在2022年我读到的最有收获的一本书，也是可以称作是我的年度书籍的，应该是尹建莉所写的这本《好妈妈胜过好老师》，之所以这本书被我极为推崇，主要还是在于通过这本书让我获得了以下的收获。

年我读的书有：《把时间当作朋友》：这本书由劳伦斯·麦克尼尔（Lawrence McNeal）所著，讲述了如何有效利用时间，把时间当作自己最好的朋友，充分利用时间来实现自己的目标。

年我的年度书籍是以下6本书，我认为是必读的书籍。《跨越》推荐语：这是一本关于在一线城市打拼的做与思，90后作者就像刚从一线职场回来的人，给你讲述她所经历的“职场”，鲜活真实涉及人生，选择，工作，职场，转行，情感，家庭等等。