机器学习简介

机器学习、深度学习可以做什么？

（自然语言处理、图象识别、传统预测）

机器学习库和框架

scikit learn、TensorFlow

课程定位：

以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识

注意：参考书比较晦涩难懂，不建议直接读

课程目标：
熟悉机器学习各类算法的原理

掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题

掌握使用机器学习算法库和框架

机器学习课程

特征工程；模型、策略、优化，分类、回归和聚类，TensorFlow，神经网络，图象识别，自然语言处理

步长定义

good 重点内容

秩 铺垫

要点总结

二阶导数是凸函数?

SymPy 符号运算包 函数运算

1.O表示多项式的阶

2.o （n）

上确界：M=supE

下确界：M=infE

向量组的秩

所有等价线性无关组含有的向量个数相等

隐马可夫链，

期望不能反映收益，

temperature是气温, 100度很吓人啦 XD

事件：样本点的合集

事件运算：

包含，等价，对立（逆事件）

AUB, A,B事件的并

A∩B=AB，A,B事件的交集

AB=空集， A∪B=A+B 称为和

A-B=AB(逆)

交换律A∪B=B∪A， AB=BA

结合律（A∪B）∪C=A∪（B∪C），ABC=A(BC)

分配律(A∪B)∩C=AC ∩ BC

（A∩B）∪C=(A∪C)∩（B∪C）

德摩根定理：分开反号

1. 集合
2. 元素
3. 描述方式
4. ​​​​​​​子集
5.