机器学习中的数学-2017年七月Z线

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机器学习中的数学-2017年七月Z线


〖课程目录〗:* Q( b' O& _& G- b0 p
        第1讲 微积分和梯度
        第2讲 Taylor展式与拟牛顿
        第3讲 概率论基础
        第4讲 概率计算与拒绝采样
        第5讲 期望和方差
        第6讲 协方差
        第7讲 偏度和峰度
        第8讲 中心极限定理
        第9讲 矩估计
        第10讲 极大似然估计
        第11讲 重新理解矩阵
        第12讲 四个基本的子空间
        第13讲 偏差方差均衡和模型选择
        第14讲 随机梯度下降法的困难与变种



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