资源内容
cos大壮-机器学习必修数学-PDF版本
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汇总-机器学习必修数学（Bycos大壮）.pdf
第1章数学分析基础_第1节-导论数学分析在数据分析中的角色.pdf
第1章数学分析基础_第2节-导数与函数性质.pdf
第1章数学分析基础_第3节-梯度与方向导数.pdf
第1章数学分析基础_第4节-Taylor展开与模型近似.pdf
第1章数学分析基础_第5节-函数图像与结构性洞察.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第1节-概率论基础与思想流派.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第2节-古典模型与组合问题.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第3节-条件概率与贝叶斯公式.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第4节-常见概率分布.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第5节-概率密度函数与函数变换.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第6节-Sigmoid函数与Logistic模型.pdf
第2章概率论与机器学习模型原理_第7节-概率图模型基础.pdf
第3章统计建模与参数估计_第1节-统计基础与数据世界.pdf
第3章统计建模与参数估计_第2节-统计描述量与数据特征.pdf
第3章统计建模与参数估计_第3节-变量间关系与相关结构.pdf
第3章统计建模与参数估计_第4节-统计矩与样本统计量.pdf
第3章统计建模与参数估计_第5节-概率不等式与集中性理论.pdf
第3章统计建模与参数估计_第6节-参数估计方法一矩估计法.pdf
第3章统计建模与参数估计_第7节-参数估计方法二最大似然估计（MLE）.pdf
第3章统计建模与参数估计_第8节-MLE拓展正则化与贝叶斯观点.pdf
第4章矩阵与线性代数_第0节-引言为什么机器学习离不开线性代数.pdf
第4章矩阵与线性代数_第1节-矩阵基础与线性方程组.pdf
第4章矩阵与线性代数_第2节-矩阵结构与性质.pdf
第4章矩阵与线性代数_第3节-特征值、特征向量与谱理论.pdf
第4章矩阵与线性代数_第4节-奇异值分解（SVD）与矩阵降维.pdf
第4章矩阵与线性代数_第5节-线性变换与状态转移（含QR分解）.pdf
第4章矩阵与线性代数_第6节-矩阵求导与优化初步.pdf
第4章矩阵与线性代数_第7节-机器学习中的矩阵分解模型.pdf
第5章凸优化_第1节优化与机器学习的内在联系.pdf
第5章凸优化_第2节凸集与凸函数的几何直觉与数学定义.pdf
第5章凸优化_第3节凸函数的组合性质与不等式工具.pdf
第5章凸优化_第4节凸优化问题的形式与建模示例.pdf
第5章凸优化_第5节对偶性与Lagrangian框架.pdf
第5章凸优化_第6节KKT条件与凸优化的最优性理论.pdf
第5章凸优化_第7节典型凸优化问题与求解方法.pdf
第5章凸优化_第8节
中的凸优化工具实战.pdf
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