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机器学习 · 张量空间 · 深度学习 · 英伟达（NVIDIA） · 图解 ·
2019 年 11 月 23 日
【Caltech&NVIDiA】张量在机器学习中的作用（附pdf）
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内容简介

张量在机器学习中的作用，在PPT演示稿中以图解的形式进行讲授，大量的图片引用，使观众以非常直观的方式理解机器学习中张量的使用，深入浅出，引人入胜，是不可多得的图文讲解机器学习的教学材料，从事AI的学者不容错过。

出品机构

英伟达与加州理工大学

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https://caltech.app.box.com/s/melh9idsgiu76ti4hjg72nvxmeqbhezg
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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