機器學習數學基礎必備

複習重點： 1-梯度理解 2-凸函數 3-多元函數求極值 4-Hession 矩陣 5-最小二乘法 6-拉格朗日乘子法 7-泰勒公式 8-矩陣基礎知識 9-矩陣的特徵值和特徵向量分解 10-連續型隨機變量分佈 11-離散型隨機變量分佈 12-極大似然估計 13-矩估計 14-假設檢驗 學習要求 1.基本函數的圖像，導數 2.導數的運算法則（加減乘除）（常數Cf(x)的倒數） 3.極值和最值求解 4

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