Whiteboard_ML_Notes
最近在看B站上的白板推导系列课程,老师讲得很好,内容也很充实。发现自己从基础的数学到高级的算法掌握得都不太好,所以详细地做了一下笔记,尽力覆盖没讲到的一些细节,同时在这个readme记录一下比较有参考性的资料,方便之后再看。难免有错漏,请看到的朋友指出。
参考
数学补充:理解矩阵乘法的各种观点
2 数学基础
为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1?
那些你知道的和你不知道的性质(II):说说你知道但不熟悉的多维高斯分布
3 线性回归
4 线性分类
神经网络中,为何不直接对损失函数求偏导后令其等于零,求出最优权重,而要使用梯度下降法(迭代)计算权重?