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# 数学基础
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## 标量、向量、矩阵、张量之间的联系
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### 标量（scalar)
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一个标量表示一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象（通常是多个数的数组）。我们用斜体表示标量。标量通常被
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赋予小写的变量名称。
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### 向量（vector）
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一个向量表示组有序排列的数。通过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常我们赋予向量粗体的小写变量名称，比如xx。向量
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中的元素可以通过带脚标的斜体表示。向量x的第一个元素是x1，第二个元素是x2，以此类推。我们也会注明存储在向量中的元素的类型
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（实数、虚数等）。
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### 矩阵（matrix）
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矩阵是具有相同特征和纬度的对象的集合，表现为一张二维数据表。其意义是一个对象表示为矩阵中的一行，一个特征表示为矩阵中的一
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列，每个特征都有数值型的取值。通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称，比如A。
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### 张量（tensor）
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在某些情况下，我们会讨论坐标超过两维的数组。一般地，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中，我们将其称之为张量。
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### 奇异值分解
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[https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306568 ](https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306568)
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## 常见概率分布
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## 数值计算
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[Jacobian矩阵和Hessian矩阵](https://www.cnblogs.com/wangyarui/p/6407604.html)
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## 估计、偏差、方差
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[偏差和方差](http://liuchengxu.org/blog-cn/posts/bias-variance/)
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## 极大似然估计
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[相对熵（KL散度）](https://blog.csdn.net/ACdreamers/article/details/44657745)
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极大似然相关理解
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1. [https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-09-6 ](https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-09-6)
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