Whiteboard_ML_Notes

最近在看B站上的白板推导系列课程，老师讲得很好，内容也很充实。发现自己从基础的数学到高级的算法掌握得都不太好，所以详细地做了一下笔记，尽力覆盖没讲到的一些细节，同时在这个readme记录一下比较有参考性的资料，方便之后再看。难免有错漏，请看到的朋友指出。

参考

大佬提供的板书和讲义

数学补充：理解矩阵乘法的各种观点

带你深入理解矩阵乘法

线性代数（机器学习基础课程）-- 台大李宏毅 05、14

2 数学基础

为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？

为什么矩阵能分块运算?

首都师范大学-多元正态分布slides

那些你知道的和你不知道的性质(II):说说你知道但不熟悉的多维高斯分布

多元高斯分布完全解析

3 线性回归

浅谈「正定矩阵」和「半正定矩阵」

4 线性分类

【神经网络】线性模型非线性模型，感知机与神经网络

求最优值，梯度下降算法 or 偏导等于0 ?

神经网络中，为何不直接对损失函数求偏导后令其等于零，求出最优权重，而要使用梯度下降法（迭代）计算权重？

线性判别分析（LDA）实现二分类的思路

5 降维

数据降维

9 概率图模型

概率图模型(2)——马尔科夫随机场

概率图模型