机器学习再次升级，实战大神为你开路！

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1、机器学习的数学基础1 - 数学分析

机器学习的一般方法和横向比较

数学是有用的：以SVD为例

机器学习的角度看数学

复习数学分析

直观解释常数e

导数/梯度

随机梯度下降

Taylor展式的落地应用

gini系数

凸函数

Jensen不等式

组合数与信息熵的关系

2 、机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验

概率论基础

古典概型

贝叶斯公式

先验分布/后验分布/共轭分布

常见概率分布

泊松分布和指数分布的物理意义

协方差(矩阵)和相关系数

独立和不相关

大数定律和中心极限定理的实践意义

深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP

过拟合的数学原理与解决方案

3、机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数

线性代数在数学科学中的地位

马尔科夫模型

矩阵乘法的直观表达

状态转移矩阵

矩阵和向量组

特征向量的思考和实践计算

QR分解

对称阵、正交阵、正定阵

数据白化及其应用

向量对向量求导

标量对向量求导

标量对矩阵求导

4、Python基础1 - Python及其数学库

解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm

Python基础：列表/元组/字典/类/文件

Taylor展式的代码实现

numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

多元高斯分布

泊松分布、幂律分布

典型图像处理

蝴蝶效应

分形

5、Python基础2 - 机器学习库

scikit-learn的介绍和典型使用

损失函数的绘制

多种数学曲线

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