机器学习数学基础

04
3.4正交和 投影
06
3.6最小二 乘法（1）
05
3.5矩阵分 解
4.1向量的代数运算 4.2向量微分
4.3最优化方法 4.4反向传播算法
1
5.1基本概念
2
5.2贝叶斯定 理
3
5.3随机变量 和概率分布
4
5.4随机变量 的和
5
5.5随机变量 的数字特征
1
6.1样本和抽 样
2
6.学基础
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
应用
信息
机器
算法
空间
第章
角度
数学
数学
数学知识 矩阵
数理统计
机器
特征
基础知识
基本概念
线性
向量
随机变量
内容摘要
本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取 数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使 用开发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。
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4
6.4参数检验
5
6.5非参数检 验
7.1度量信息 7.2信息熵
7.3联合熵和条件熵 7.4相对熵和交叉熵
7.5互信息
7.6连续分布
作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
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目录分析
01
1.1向量
02
1.2向量空 间
04
1.4内积空 间
06
1.6非欧几 何
03
1.3基和维 数
05
1.5距离和 角度
2.1基础知识 2.2线性映射
2.3矩阵的逆和转置 2.4行列式
2.6稀疏矩阵
2.5矩阵的秩
2.7图与矩阵
01
3.1基本概 念
02
3.2应用示 例
03
3.3相似矩 阵