機器學習與應用—學習筆記

文章目錄 機器學習簡介 數學知識 微積分和線性代數 導數 向量與矩陣 偏導數與梯度 雅克比矩陣 Hessian矩陣 行列式 特徵值和特徵向量 二次型 向量與矩陣求導 最優化方法 梯度下降法 牛頓法 座標下降法 拉格朗日乘數法 凸優化 拉格朗日對偶 KKT條件 概率論 隨機事件與概率 條件概率 隨機變量 數學期望與方差 隨機向量 最大似然估計 機器學習基本概念 算法分類 模型評價指標 準確率 精準率

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