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第一章 数学基础 1
1.1标量、向量、张量之间的联系 1
1.2张量与矩阵的区别? 1
1.3矩阵和向量相乘结果 1
1.4向量和矩阵的范数归纳 1
1.5如何判断一个矩阵为正定? 2
1.6导数偏导计算 3
1.7导数和偏导数有什么区别? 3
1.8特征值分解与特征向量 3
1.9奇异值与特征值有什么关系? 4
1.10机器学习为什么要使用概率? 4
1.11变量与随机变量有什么区别? 4
1.12常见概率分布? 5
1.13举例理解条件概率 9
1.14联合概率与边缘概率联系区别? 10
1.15条件概率的链式法则 10
1.16独立性和条件独立性 11
1.17期望、方差、协方差、相关系数总结 11
第二章 机器学习基础 14
2.1 各种常见算法图示 14