1. 机器学习 第三章 牛顿方法 指数分布族 一般线性模型

    资料来源参考: CS 229 Machine Learning Course Materials lecture notes 1

    2017/07/19 machine-learning

  2. 机器学习 第二章 机器学习 线性回归的概率解释 局部加权回归 逻辑回归

    资料来源:

    2017/07/18 machine-learning

  3. 机器学习 第一章 机器学习分类 线性回归 梯度下降 正规方程组

    参考资料来源于: Machine learning: Trends, perspectives, and prospects 斯坦福大学机器学习CS 229公开课第一讲讲义 梯度下降(Gradient Descent)小结 - 刘建平Pinard - 博客园 梯度下降算法和正规方程组学习笔记 - CODE and POEM - CSDN博客

    2017/07/17 machine-learning

  4. Python第三方模块安装

    一、方法1: 单文件模块 直接把文件拷贝到 $python_dir/Lib

    2017/07/15 Python

  5. 线性代数 向量空间,子空间,列空间和零空间

    向量空间与子空间

    2017/07/15 linear-algebra

  6. 线性代数 矩阵乘法与可逆矩阵

    矩阵乘法

    2017/07/15 linear-algebra

  7. 线性代数 马尔科夫矩阵 矩阵的特征值和特征向量

    资料来源参考连接: 如何理解矩阵特征值和特征向量 行列式的本质是什么 相似矩阵是什么

    2017/07/15 linear-algebra

  8. 线性代数 最小二乘法与其推导

    正交与投影

    2017/07/15 linear-algebra