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112页数学知识整理!机器学习-数学基础回顾.pptx

机器学习数学知识整理

机器学习的基础是数学,数学基础决定了机器学习从业人员的上限,想要学好机器学习,就必须学好数学。

机器学习所需要的数学知识,包括了数学分析(微积分),线性代数,概率论,统计,应用统计,数值分析,常微分方程,偏微分方程,数值偏微分方程,运筹学,离散数学,随机过程,随机偏微分方程,抽象代数,实变函数,泛函分析,复变函数,数学建模,拓扑,微分几何,渐近分析......

这么多数学知识,不管是硕士阶段还是博士阶段的研究生,是没法学完全的,必须有所取舍,本文根据本科三年级的数学基础,整理出了机器学习最必须掌握的数学知识要点,最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程的内容。

高等数学必须掌握的知识点:导数、微分、泰勒公式等概念。

线性代数必须掌握的知识点:向量、矩阵、行列式、秩、线性方程组、特征值和特征向量。

概率论与数理统计必须掌握的知识点:随机事件和概率、概率的基本性质和公式、常见分布、期望、协方差。

本文整理的资料,分为高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分。

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课件完整内容

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