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机器学习数学基础
简介
分类
人工智能
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任务列表
第1任务: 001课程说明
第2任务: 002为什么学数学
第3任务: 003学习方法
第4任务: 004课程内容
第5任务: 005描述向量
第6任务: 006词向量
第7任务: 007加法和数量乘法
第8任务: 008向量空间
第9任务: 009线性组合
第10任务: 010基和维数
第11任务: 011坐标和坐标变换
第12任务: 012内积空间
第13任务: 013距离
第14任务: 014分类
第15任务: 015范数和正则化
第16任务: 016角度
第17任务: 017什么是矩阵
第18任务: 018加法和数量乘法
第19任务: 019矩阵乘法
第20任务: 020线性映射
第21任务: 021矩阵与线性映射
第22任务: 022仿射变换
第23任务: 023矩阵的逆和转置
第24任务: 024行列式
第25任务: 025矩阵的秩
第26任务: 026稀疏矩阵
第27任务: 027图与矩阵
第28任务: 028特征值和特征向量
第29任务: 029马尔科夫矩阵
第30任务: 030相似变换
第31任务: 031对角化
第32任务: 032正交
第33任务: 033投影
第34任务: 034特征分解
第35任务: 035奇异值分解
第36任务: 036数据压缩和降噪
第37任务: 037 LU 分解和 QR 分解
第38任务: 038叉积和外积
第39任务: 039导数和偏导数
第40任务: 040梯度和矩阵导数
第41任务: 041梯度下降法
第42任务: 042牛顿法
第43任务: 043简单的线性规划
第44任务: 044神经网络
第45任务: 045参数学习1
第46任务: 046参数学习2
第47任务: 047损失函数
第48任务: 048激活函数
第49任务: 049概率基础
第50任务: 050条件概率
第51任务: 051贝叶斯定理
第52任务: 052随机变量
第53任务: 053概率分布
第54任务: 054（0-1）分布
第55任务: 055二项分布和泊松分布
第56任务: 056连续型随机变量的分布
第57任务: 057多维随机变量
第58任务: 058条件概率分布
第59任务: 059随机变量的和
第60任务: 060均值和方差
第61任务: 061协方差
第62任务: 062计算相似度
第63任务: 063样本和抽样
第64任务: 064最大似然估计
第65任务: 065最大后验估计
第66任务: 066估计的选择标准
第67任务: 067区间估计
第68任务: 068假设检验
第69任务: 069正态总体均值假设检验
第70任务: 070 p 值检验
第71任务: 071用假设检验比较模型
第72任务: 072拟合优度检验
第73任务: 073列联表检验
第74任务: 074信息熵
第75任务: 075联合熵和条件熵
第76任务: 076相对熵和交叉熵
第77任务: 077互信息
第78任务: 078线性回归和最小二乘法（1）
第79任务: 079线性回归和最小二乘法（2）
第80任务: 080线性回归和最小二乘法（3）
第81任务: 081结束语
