七月机器学习应用班

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教程目录：
微积分选讲
– 极限
– 微分与泰勒级数
– 积分与微积分基本定理
– 牛顿法
– 参考资料
概率统计选讲
– 概率与积分
– 条件概率与贝叶斯公式
– 大数定律与中心极限定理
– 矩估计与极大似然估计
– 参考资料
线性代数选讲
– 线性映射与矩阵
– 矩阵变换与特征值
– 奇异值分解
– 应用举例：PCA
– 参考资料
凸优化选讲
– 优化与凸优化
– 凸集与凸函数
– 对偶问题与 KKT 条件
– 应用举例：SVM 的最简单形式
– 参考资料

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