机器学习导论（张志华）：多项式分布

前言

这个笔记是北大那位老师课程的学习笔记，讲的概念浅显易懂，非常有利于我们掌握基本的概念，从而掌握相关的技术。

基本概念

两个矩阵相似：两个矩阵特征值一样。
两个矩阵合同：矩一样，就是个数一样。
#高斯分布的特性
知道 $\mu 和\sigma$就可以确定这个分布，是它的信息量。

流形学习（manifold learning）

学习的是空间局部点之间的关系。

多项式分布

The multinomial disterimim
multimonomial(Theorm)
Let K and n be positive integers.Let A be the set of vector $\overline x=(x_1,..,x_k)$
such that each $x_i$ is a nonequlive integer and $\quad x_I =n$,then,dor any real $n_1$
when $P_1,...,P_k$
$(P_1...+P_k )^n=\quad{n}{i=1} \frac{n!^2}{x_1!...X_n!}P_i^k...P_k^{x_k}$