深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础
线性代数和概率统计基础
- 微分方程
- 什么是微分方程
- 特解和通解
- 齐次微分方程
- 全微分方程
- 积分因子
- 刘维尔公式
- 常系数齐次线性微分方程
- 一阶微分方程
- 常微分方程的初值问题的解的存在唯一性定理
- n阶线性齐次微分方程
- 微分方程组解的存在唯一性条件
- 欧拉方程
- 解矩阵和基解矩阵
- 皮卡序列构造
- 拉普拉斯变换
- 概率
- 什么是概率
- 什么是随机变量
- 蒲丰投针
- 分布函数
- 密度函数
- 二点分布和二项分布
- 伽马分布和指数分布、卡方分布
- 三大分布和正态分布
- 几何分布、超几何分布和二项分布
- 对数正态分布和正态分布
- 直方图和条形图
- 饼图与环形图
- 众数、中位数和平均数
- 偏度和峰度
- 特征函数和母函数
- 重期望
- 频率和概率
- 依概率收敛、依分布收敛、依概率1收敛
- 切比雪夫不等式和马尔可夫不等式
- 大数定律
- 中心极限定理
- 统计量
- 经验分布函数
- 格里纹科定理
- 样本偏度和样本峰度
- 估计量和估计值
- 无偏估计
- 参数估计、点估计、矩估计和极大似然估计
- 假设检验和区间估计
- 方差分析
- 回归分析
- 相关系数
- 参数最小二乘估计
- 回归模型、回归方程、估计的回归方程
- 总平方和、回归平方和、残差平方和
- 判断回归直线拟合的好坏
- 置信区间估计和预测区间估计
- 多重共线性
最近开始看深度学习的内容，发现数学基础需要梳理一下，刚好发现在家妹妹整理的笔记不错，贴出来大家一起学习！
微分方程
什么是微分方程
特解和通解
齐次微分方程
全微分方程
积分因子
刘维尔公式
常系数齐次线性微分方程
一阶微分方程
常微分方程的初值问题的解的存在唯一性定理
n阶线性齐次微分方程
微分方程组解的存在唯一性条件
欧拉方程
解矩阵和基解矩阵
皮卡序列构造
拉普拉斯变换
概率
什么是概率
什么是随机变量
蒲丰投针
分布函数
密度函数
二点分布和二项分布
伽马分布和指数分布、卡方分布
三大分布和正态分布
几何分布、超几何分布和二项分布
对数正态分布和正态分布
直方图和条形图
饼图与环形图
众数、中位数和平均数
偏度和峰度
特征函数和母函数
重期望
频率和概率
依概率收敛、依分布收敛、依概率1收敛
切比雪夫不等式和马尔可夫不等式
大数定律
中心极限定理
统计量
经验分布函数
格里纹科定理
样本偏度和样本峰度
估计量和估计值
无偏估计
参数估计、点估计、矩估计和极大似然估计
假设检验和区间估计
方差分析
回归分析
相关系数
参数最小二乘估计
回归模型、回归方程、估计的回归方程
总平方和、回归平方和、残差平方和
判断回归直线拟合的好坏
置信区间估计和预测区间估计
多重共线性
整理完之后发现，老妹儿更多的是面向考试整理的知识点，具体介绍不够详尽，可能还需要进一步进行详细介绍。大家有什么想了解的问题，也欢迎评论，我再进行细化的介绍。
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