人工智能数学基础学习笔记

人工智能数学基础学习笔记

32--【第三章微积分】-06偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则    

33--【第三章微积分】-07方向导数与梯度及其应用    

34--【第三章微积分】-08多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值    

35--【第三章微积分】-09矩阵的求导    

36--【第三章微积分】-10矩阵的求导在深度学习中的应用    

37--【第四章概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义    

38--【第四章概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性    

39--【第四章概率论】-03随机变量与多维随机变量    

40--【第四章概率论】-04期望与方差part1    

41--【第四章概率论】-05期望与方差part2    

42--【第四章概率论】-06参数的估计    

43--【第五章最优化】-1无约束最优化梯度下降    

44--【第五章最优化】-2无约束最优化梯度下降    

45--【第五章最优化】-3约束最优化