DeepLearning的数学基础
第⼀一章 数学基础
1.1 标量量、向量量、矩阵、张量量之间的联系 1.2 张量量与矩阵的区别?
1.3 矩阵和向量量相乘结果
1.4 向量量和矩阵的范数归纳
1.5 如何判断⼀一个矩阵为正定? 1.6 导数偏导计算
1.7 导数和偏导数有什什么区别? 1.8 特征值分解与特征向量量
1.9 奇异值与特征值有什什么关系?
1.10 机器器学习为什什么要使⽤用概率?
1.11 变量量与随机变量量有什什么区别?
1.12 常⻅见概率分布
1.13 举例例理理解条件概率
1.14 联合概率与边缘概率联系区别? 1.15 条件概率的链式法则
1.16 独⽴立性和条件独⽴立性
1.17 期望、⽅方差、协⽅方差、相关系数总结
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