# mml

**Repository Path**: qiwsir/mml

## Basic Information

- **Project Name**: mml
- **Description**: 《机器学习数学基础》源码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-1.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2020-09-26
- **Last Updated**: 2022-05-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 《机器学习数学基础》

<img src="https://gitee.com/qiwsir/images/raw/master/2022-2-28/1646016332169-math4ML.png" style="zoom: 33%;" />

本仓库为《机器学习数学基础》一书中的源码。

《机器学习数学基础》由电子工业出版社出版。

## 《机器学习数学基础》目录：

- 前言
- 第1 章向量和向量空间
  - 1.1 向量
  - 1.2 向量空间
  - 1.3 基和维数
  - 1.4 内积空间
  - 1.5 距离和角
  - 1.6 非欧几何
- 第2章 矩阵
  - 2.1 基础知识
  - 2.2 线性映射
  - 2.3 矩阵的逆和转置
  - 2.4 行列式
  - 2.5 矩阵的秩
  - 2.6 稀疏矩阵
  - 2.7 图与矩阵
- 第3章 特征值和特征向量
  - 3.1 基本概念
  - 3.2 应用示例
  - 3.3 相似矩阵
  - 3.4 正交和投影
  - 3.5 矩阵分解
  - 3.6 最小二乘法（1）
- 第4章 向量分析
  - 4.1 向量的代数运算
  - 4.2 向量微分
  - 4.3 最优化方法
  - 4.4 反向传播算法
- 第5章 概率
  - 5.1 基本概念
  - 5.2 贝叶斯定理
  - 5.3 随机变量和概率分布
  - 5.4 随机变量的和
  - 5.5 随机变量的数字特征
- 第6章 数理统计
  - 6.1 样本和抽样
  - 6.2 点估计
  - 6.3 区间估计
  - 6.4 参数检验
  - 6.5 非参数检验
- 第7章 信息与熵
  - 7.1 度量信息
  - 7.2 信息熵
  - 7.3 联合熵和条件熵
  - 7.4 相对熵和交叉熵
  - 7.5 互信息
  - 7.6 连续分布
- 后记

## 支持网站

网站地址：http://math.itdiffer.com

提供了针对本书的扩展资料以及其他有关学习内容、部分章节选读等。