机器学习中的数学

第1章 向量和它的朋友们 1.1 向量家族的基本成员 1.1.1 向量的表示和模长 1.1.2 维度和分量 1.1.3 单位向量和零向量 1.2 向量的加减和数乘 1.2.1 加法 1.2.2 数乘 1.2.3 减法 1.2.4 向量与方程组 1.2.5 相关代码 1.3 向量的点积 1.3.1 什么是点积 1.3.2 余弦定理 1.3.3 相关代码 1.4 点积的作用 1.4.1 计算向量间的夹角 1.4.2 判断向量的方向 1.4.3 判断正交性 1.4.4 求向量的分量 1.5 向量的叉积 1.5.1 什么是叉积 1.5.2 叉积的几何意义 1.5.3 相关代码 1.6 叉积的作用 1.6.1 计算平行六面体的体积 1.6.2 判断点是否共面 1.6.3 计算法向量 1.7 再看行列式 1.7.1 行列式的性质 1.7.2 行列式的意义 1.7.3 行列式的计算 1.7.4 行列式的公式 1.7.5 相关代码 1.8 代数余子式 1.8.1 行列式的代数余子式展开 1.8.2 二阶行列式的代数余子式 1.9 还有其他朋友吗 1.10 总结 第2章 矩阵的威力 2.1 什么是矩阵 2.2 矩阵的存储和解析功能 2.3 矩阵的运算 2.3.1 加法 2.3.2 数乘 2.3.3 乘法 2.3.4 转置 2.3.5 相关代码 2.4 特殊的矩阵 2.4.1 对称矩阵 2.4.2 单位矩阵 2.4.3 逆矩阵 2.4.4 奇异矩阵 …… 第3章 距离 第4章 导数 第5章 微分与积分 第6章 弧长与曲面 第7章 偏导 第8章 多重积分 第9章 曲线救国 **0章 **直角坐标系 **1章 梯度下降 **2章 误差与近似 **3章 牛顿法 **4章 无解之解 **5章 极大与极小 **6章 寻找*好 **7章 *佳形态 **8章 硬币与骰子 **9章 概率分布