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 目录	2
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 第一章 数学基础	1
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 1.1标量、向量、张量之间的联系	1
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 1.2张量与矩阵的区别？	1
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 1.3矩阵和向量相乘结果	1
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 1.4向量和矩阵的范数归纳	1
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 1.5如何判断一个矩阵为正定？	2
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 1.6导数偏导计算	3
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 1.7导数和偏导数有什么区别？	3
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 1.8特征值分解与特征向量	3
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 1.9奇异值与特征值有什么关系？	4
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 1.10机器学习为什么要使用概率？	4
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 1.11变量与随机变量有什么区别？	4
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 1.12常见概率分布？	5
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 1.13举例理解条件概率	9
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 1.14联合概率与边缘概率联系区别？	10
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 1.15条件概率的链式法则	10
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 1.16独立性和条件独立性	11
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 1.17期望、方差、协方差、相关系数总结	11
 
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 第二章 机器学习基础	14
 2.1 各种常见算法图示	14
 2.2监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习？	15