1）贴上视频学习笔记。
（1）第二课：概率论与贝叶斯先验
概率论基础（0-26）
概率公式（26）
贝叶斯
贝叶斯公式（30）
两点发布/二项分布（33）
泊松分布（43）
均匀分布（47）
指数分布（49）
正态分布（53）
方差（103）
中心极限定理（143）
（2）第三课：矩阵和线性代数
线性代数（16）
矩阵乘法（25）
矩阵和向量组（41）
特征值和特征向量（60）
2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”。
梯度：
某函数在某点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大。
梯度下降：
计算机不断猜最小值的那个点自变量x在哪，猜大了让它小一点，猜小了让它大一点。
贝叶斯定理：
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
原文：https://www.cnblogs.com/huangwenshuo/p/12687698.html