机器学习知识储备（数学）

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内容纲要

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一 常见函数



二 导数、梯度



  • Taylor公式


    三 联合概率、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式








    四 期望、方差、协方差













    五 大数定理、中心极限定理!





    六 最大似然估计(MLE)




    七 向量、矩阵的运算







    八 向量、矩阵的求导





    九 SVD、QR分解


THE END
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