机器学习的数学、概率论基础

zhujianing

2019-07-11

1、如何理解概率密度函数

1、1 什么是凸函数？

1、2 正定矩阵 --> 矩阵的秩 -->

1.3 线性代数在线学习

2、特征函数--->泰勒公式(上)（下）----->牛顿插值法

3、逻辑回归的起源（人口公式推论而来）

4、最大熵模型推导---->拉格朗日函数对偶问题---->kkt条件（原问题==对偶问题）

5、极大似然估计 ---> 先验和后验概率

6、最大熵最优化---->牛顿法、拟牛顿法、梯度下降

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