机器学习-数学基础

线性代数

关键词:线性方程组、矩阵、增广矩阵(系数矩阵、常数项矩阵)、阶梯型矩阵、行最简矩阵、最简形矩阵、向量系统、向量加法、向量空间、基本单位向量、线性相关、线性无关、Span张成空间、 向量乘法(点积、内积、外积、叉积 )、规范正交基、矩阵相乘(矩阵乘积、矩阵元素相乘、克罗内克积)、初等矩阵、特征值和特征向量、可逆矩阵、行列式、矩阵的秩

概率论与数理统计

随机变量的及其四种研究方法

  • 频数
  • 数据位置
    • 平均数/均值
    • 众数
    • 中位数
    • 四分位数
  • 数据散布
    • 数学期望
    • 方差
    • 标准差
    • 极差
    • 四分数范围
  • 图形表示

随机变量及其分布

  • 随机变量的类型和概率分布
  • 理论概率分布之常见的离散型分布
    • 二点分布
    • 二项分布
    • 几何分布
    • 泊松分布
    • 离散型数据分布小结
  • 理论概率分布之常见的连续型分布
    • 均匀分布
    • 指数分布
    • 正态分布
  • 经验概率分布
    • 总体与样本
    • z-score
    • 标准误差 △
    • 置信区间 △

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统计学

  • 大数定理与中心极限定理
    • 大数法则
    • 小数法则
    • 中心极限定理
  • 参数估计
    • 参数的点估计
    • 参数的区间估计
  • 统计量和抽样分布
    • 统计量
    • 抽样分布
      • 正态分布与Z分布:样本均值
      • t分布:样本均值
      • 卡方分布:样本方差
      • f分布:多个样本组间方差/组内方差
      • 小结
  • 假设检验
    • 假设检验的常见术语
    • 假设检验的一般步骤
    • 假设检验的决策标准
    • 假设检验的种类
      • z检验
      • t检验
      • U检验
      • wilcoxon signed rank test
      • 卡方检验
      • Fisher’s exact test
      • F检验
      • 小结
  • 相关性分析
    • 回归分析基本概念
    • 皮尔森相关系数及其假设检验
    • 斯皮尔曼等级相关系数

微积分

  1. 微分/导数:即时变化率,精细的除法。已知圆的周长求面积。揭示了函数在某点的切线斜率,揭示了函数在某点的变动规律。
  2. 积分:函数曲线下的面积,精细的乘法。已知圆的面积求周长
  3. 勤劳和勤奋固然重要,但更重要的是找到一个比较好的学习方法。
  4. 易混淆概念学习:名字给一下、概念给一下、例子给一下

关键词:微分/导数、积分、导数的乘法法则、幂法则、链式法则、隐函数求导、显函数、隐函数显示化、函数单调性、函数的极值、函数的凹凸性、反导数/不定积分、牛顿-莱布尼茨公式、极限、连续性、可微性/可导性、介值定理、微分中值定理、积分中值定理、偏微分、偏导数/偏微分、全微分、方向导数、梯度、泰勒公式(以直代曲)(导数越多对函数的限制越多,函数阶数越高,拟合函数越好,高阶函数对低阶函数会有压制)、麦克劳林公式

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