分类目录归档：解决方案
这是动手学深度学习在线课程的相关介绍，课程于2021年3月20日开始，预计7月结束，内容涵盖深度学习基础、卷积神经网络、计算机视觉、循环神经网络、自然语言处理等方面，具有以下特点：
课程背景与特点
背景：深度学习发展迅速但模型复杂，本课程从零开始教授，只需基础Python编程和数学知识。
特点：讲述模型算法同时用PyTorch实现细节，含四次课程竞赛，内容紧靠《动手学深度学习》第二版，被近200所大学采用。
讲师与参与方式
讲师：AWS资深首席科学家、美国卡内基梅隆大学计算机系博士李沐。
参与方式：无需注册或缴费，直播时...
这个函数的定义域是((-\infty,+\infty))，值域是((0,1))。例如，当(x = 0)时，(y=\frac{1}{1 + e^{0}}=\frac{1}{2})；当(x\to+\infty)时，(y\to1)；当(x\to-\infty)时，(y\to0)。
函数性质
例如，在数学中，所有的多项式函数构成一个函数集。一个(n)次多项式函数的一般形式为(y = a_0 + a_1x + a_2x^2+\cdots+a_nx^n)，其中(a_0,a_1,\cdots,a_n)是系数，所有这样的多项式函数（无论(n)取何值，系数如何取值）组成了多项式函数集。
分类
设(X)是服从伯努利分布的随机变量，(p)表示一次试验中结果为(1)（成功）的概率，那么(X)的概率质量函数（PMF）为(P(X = k)=p^{k}(1 - p)^{1 - k})，其中(k = 0,1)。
示例
含义解释 当说“the boundary is linear”时，意思是边界呈现线性的形态。从几何角度来讲，线性边界通常可以用直线方程来描述，比如在二维平面中可以表示为 (y = mx + c)（其中 (m) 是斜率，(c) 是截距）这样的形式，在更高维度空间也有相应的线性表达式来刻画。
常见场景举例
后验概率（Posterior Probability） 是贝叶斯统计中的一个核心概念，表示在观察到新的数据或证据后，对某个假设或事件概率的更新。以下是其关键内容的详细解释：
后验概率是指在观察到数据 ( D ) 后，假设 ( H ) 成立的概率，记作 ( P(H|D) )。
后验概率通过 贝叶斯定理 计算，将后验概率与先验概率和数据的似然联系起来：
[ P(H|D) = \frac{P(D|H) \cdot P(H)}{P(D)} ]
其中： - ( P(H|D) )：后验概率（在观察到数据 ( D ) 后，假设 ( H ) 成立的概率）。 - ( P(...
从直观上理解，假设我们有一个包含(n)个独立同分布（i.i.d）样本(x_1,x_2,\cdots,x_n)的数据集，这些样本来自某个概率分布(f(x|\theta))，其中(\theta)是待估计的参数（可以是一个或多个参数）。似然函数(L(\theta|x_1,x_2,\cdots,x_n))定义...
从直观上...
高斯分布（Gaussian Distribution），也称为正态分布（Normal Distribution），是一种非常重要的概率分布。它的概率密度函数（probability density function，PDF）是一个钟形曲线，其数学表达式为： [ f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}} ] 其中，(\mu)是均值（mean），它决定了分布的中心位置；(\sigma)是标准差（standard deviation），它决定了分布的宽度或离散程度。(\pi\approx3.1...
从数学角度更严格地讲，概率是基于样本空间（Sample Space）定义的。样本空间是一个实验所有可能结果的集合。例如，掷骰子的样本空间是({1,2,3,4,5,6})，而某个事件（如掷出偶数）是样本空间的一个子集（这里是({2,4,6})），这个事件的概率就是该子集元素个数与样本空间元素个数的比值（在这个例子中是(3/6 = 0.5)）。
概率的计算方法...