1：最大似然估计
2：。。。
3：梯度下降
4：泰勒级数
5：高斯分布
6：一元概率密度
二元概率密度
多元概率密度
中心极限定理
7：贝叶斯公式
8：特征值和特征向量
9：正定矩阵，对称矩阵，二次型
10：PCA降维，特征分解
11：协方差，方差，
12: 凸优化，全局最优解，局部最优解，拉格朗日函数
13：奇异值分解 SVD
1：最大似然估计
2：。。。
3：梯度下降
4：泰勒级数
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6：一元概率密度
二元概率密度
多元概率密度
中心极限定理
7：贝叶斯公式
8：特征值和特征向量
9：正定矩阵，对称矩阵，二次型
10：PCA降维，特征分解
11：协方差，方差，
12: 凸优化，全局最优解，局部最优解，拉格朗日函数
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文章转自 博客园-机器学习中的基本数学知识 机器学习中的基本数学知识 线性代数（linear algebra）第一...
请看原文机器学习中的基本数学知识
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本文标题：基本数学知识
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