2.机器学习相关数学基础

1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。

本福特定律：

 概率公式：

叶贝斯公式：

 两点分布：

 二项分布：

 指数分布：

 正态分布：

 beta分布：

 方差：

 中心极限定理：

 线性代数：

 代数余子式：

 平稳分布：

 矩阵向量乘法：

 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。

梯度：是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。

梯度下降：用同一种方法重复寻找最低点，比如下图的最低点（0,0）

贝叶斯定理：其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。利用概率来计算事件的发生率，比如明天是否会下雨，开车经过十字路口出事的概率等等。

2.机器学习相关数学基础

原文：https://www.cnblogs.com/av10492/p/12699960.html