[图解机器学习] 预备知识
2019-04-16 本文已影响0人
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- 微积分 （求导，极限，极值）
- 线性代数（矩阵表示、矩阵运算、特征根、特征向量）
- 算法
精确算法、近似算法、启发式算法、演化算法、递归算法、贪婪算法等待，还有各类优化算法。 - 概率论 + 统计 统计模型、统计推断、随机过程等
统计学导论 网易公开课 - 线性规划+凸优化（或者只学一门叫numerical optimization，统计、机器学习到最后就是求解一个优化问题）、非线性规划等
- 概率论
离散型和连续型随机变量
主要分布（伯努利分布、二项式分布、正态分布、 指数分布、 泊松分布、Beta 和 Gamma 分布）
矩估计和最大似然估计
贝叶斯统计
相关性系数和协方差（Correlation and Covariance） - 线性代数
向量和矩阵
矩阵的行列式
特征向量和特征值
矩阵分解（如 SVD） - 微积分
极限与导数
微分和积分
数值计算与最优化方法
