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一、绪论知识1、信号的描述、分类和常见的信号通信系统：信源→信道→信宿消息与信号：消息是信号的具体内容信号是消息的表现形式信号处理：目的：更好的进行信号传输与交换方法：去除噪声与干扰，将信号变为更容易接收的形式信号的描述方法：数学表达式图示频谱描述信号的分类：确定性信号/随机信号周期信号/非周期信号连续时间信号/离散时间信号典型信号举例：指数信号单边指数衰减信号正弦信号指数衰减的正弦信号Sa信号高斯信号(钟形信号)信

最大信息系数（The Maximal Information Coefficient，MIC）是在互信息的基础上发展起来的，MIC方法能快速通过给不同类型的关联关系进行评估，从而发现广泛范围的关系类型，此算法的作者来自哈佛大学，并在生物学等数据上进行了成功的实验，相关成果公布在Science杂志上。，是指在样本量足够大(包含了样本的大部分信息)时，能够捕获各种各样的有趣的关联，而不限定于特定的函数类型(如线性函数、指数函数或周期函数)，或者说能均衡覆盖所有的函数关系。给定一个x乘y的网格G，令。

对付数学物理中极值问题，变分大法（variational principle）可谓是杀人放火居家旅行的必备工具。

相对熵（relative entropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler divergence）或信息散度（information divergence），是两个概率分布（probability distribution）间差异的非对称性度量 。在信息理论中，相对熵等价于两个概率分布的信息熵（Shannon entropy）的差值 。相对熵是一些优化算法，例如最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）的.

电路原理课程是电类各专业最重要的一门学科基础课，后续各专业基础课和专业课都建立在这门课程的知识体系之上，因此是电类专业本科生的“看家课”之一。电路原理课程的主要内容包括以下4大部分：线性电阻电路分析、非线性电阻电路分析、动态电路的时域分析正弦激励下动态电路的稳态分析...

“ 想要深入了解机器学习和深度学习背后的数学支撑？想要避免成为调包侠？想要做更前沿更基础的研究？不仅是 Import xxx as xx，这里是“机器学习中的数学”第一篇，带你从宏观上认知AI背后的数学 ”00 导言从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识。Learning和Vision都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表着要充分了解

函数极限导数微分不定积分定积分泰勒(Taylor)中值定理麦克劳林(Maclaurin)公式

Fenchel共轭函数

结论：L2范数归一化就是向量中每个元素除以向量的L2范数