本文是斯坦福大學(xué)CS 229機(jī)器學(xué)習(xí)課程的基礎(chǔ)材料的中文翻譯，個人認(rèn)為是目前最好的人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)材料。

Stanford cs229 manchine learning課程，是斯坦福大學(xué)近十年來最熱門的課程，而其中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分，更是人工智能各課程的基礎(chǔ)。

基礎(chǔ)材料主要分為線性代數(shù)和概率論，而且針對機(jī)器學(xué)習(xí)課程做了優(yōu)化，非常適合學(xué)習(xí)。由于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)材料只有中文版，黃海廣博士等人將其翻譯成中文，并提供pdf版本下載。獲取方式：

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概率論文件目錄

1. 概率的基本要素

1.1 條件概率和獨(dú)立性

2. 隨機(jī)變量

2.1 累積分布函數(shù)

2.2 概率質(zhì)量函數(shù)

2.3 概率密度函數(shù)

2.4 期望

2.5 方差

2.6 一些常見的隨機(jī)變量

3. 兩個隨機(jī)變量

3.1 聯(lián)合分布和邊緣分布

3.2 聯(lián)合概率和邊緣概率質(zhì)量函數(shù)

3.3 聯(lián)合概率和邊緣概率密度函數(shù)

3.4 條件概率分布

3.5 貝葉斯定理

3.6 獨(dú)立性

3.7 期望和協(xié)方差

4. 多個隨機(jī)變量

4.1 基本性質(zhì)

4.2 隨機(jī)向量

4.3 多元高斯分布

5. 其他資源

線性代數(shù)文件目錄

1. 基礎(chǔ)概念和符號
1.1 基本符號

2.矩陣乘法

2.1 向量-向量乘法

2.2 矩陣-向量乘法

2.3 矩陣-矩陣乘法

3 運(yùn)算和屬性

3.1 單位矩陣和對角矩陣

3.2 轉(zhuǎn)置

3.3 對稱矩陣

3.4 矩陣的跡

3.5 范數(shù)

3.6 線性相關(guān)性和秩

3.7 方陣的逆

3.8 正交陣

3.9 矩陣的值域和零空間

3.10 行列式

3.11 二次型和半正定矩陣

3.12 特征值和特征向量

3.13 對稱矩陣的特征值和特征向量

4.矩陣微積分

4.1 梯度

4.2 黑塞矩陣

4.3 二次函數(shù)和線性函數(shù)的梯度和黑塞矩陣

4.4 最小二乘法

4.5 行列式的梯度

4.6 特征值優(yōu)化

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的斯坦福大学CS229数学基础（线性代数、概率论）中文翻译版.pdf的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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