今週のタスク：
機械学習の数学的部分で一般的に使用される関連概念をよく理解していることを確認してください。
1.高度な数学
1）機能
2）制限
3）デリバティブ
4）極値と最大値
5）テイラーシリーズ
6）勾配
7）勾配降下
2.線形代数
1）基本的な考え方
2）行列式
3）マトリックス
4）最小二乗法
5）ベクトルの線形相関
3.確率論
1）イベント
2）順列と組み合わせ
3）確率
4）ベイズの定理
5）確率分布
6）期待と差異
7）パラメータ推定
2.今週のビデオ学習コンテンツ：https : //www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2
1）P2確率論とベイズ事前分布
2）P3行列と線形代数
機械学習は、より多くの数学的な知識を必要とする学際的な学際的な科目です。このレッスンの知識は以前に学習されています。今回は、キーポイントに従って再編成されます。さらに注意を払う必要があります。ビデオを見ることで、全員がコースの基本的な数学の印象を深めました。
必要に応じて振り返れるように、見ながらメモを取り、要点と時点を記録しておくことをお勧めします。研究ノートも課題の一部です。
3.操作要件：
1）真正性を必要とするビデオの研究ノートを貼り付け、盗用しないでください。手書きで写真を撮ることができます。
2）「勾配」、「勾配降下」、「ベイズの定理」を自分の言葉で要約する単語の編集、マインドマッピング、手書き、写真が必要であり、簡潔さとすっきりとしたレイアウトが必要です。