DeepLearning的数学基础
第⼀一章数学基础
1.1标量量、向量量、矩阵、张量量之间的联系1.2张量量与矩阵的区别?
1.3矩阵和向量量相乘结果
1.4向量量和矩阵的范数归纳
1.5如何判断⼀一个矩阵为正定?1.6导数偏导计算
1.7导数和偏导数有什什么区别?1.8特征值分解与特征向量量
1.9奇异值与特征值有什什么关系?
1.10机器器学习为什什么要使⽤用概率?
1.11变量量与随机变量量有什什么区别?
1.12常⻅见概率分布
1.13举例例理理解条件概率
1.14联合概率与边缘概率联系区别?1.15条件概率的链式法则
1.16独⽴立性和条件独⽴立性
1.17期望、⽅方差、协
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