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本文介绍了深度学习必备的数学基础知识，包括微分方程的各类概念如特解、通解、齐次方程，以及概率论的基础知识如随机变量、分布、统计量和估计方法。内容涵盖了从基本概念到一些高级定理，如大数定律和中心极限定理。适合初学者巩固数学基础。
线性代数和概率统计基础
- 微分方程
- 概率
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- 什么是概率
- 什么是随机变量
- 蒲丰投针
- 分布函数
- 密度函数
- 二点分布和二项分布
- 伽马分布和指数分布、卡方分布
- 三大分布和正态分布
- 几何分布、超几何分布和二项分布
- 对数正态分布和正态分布
- 直方图和条形图
- 饼图与环形图
- 众数、中位数和平均数
- 偏度和峰度
- 特征函数和母函数
- 重期望
- 频率和概率
- 依概率收敛、依分布收敛、依概率1收敛
- 切比雪夫不等式和马尔可夫不等式
- 大数定律
- 中心极限定理
- 统计量
- 经验分布函数
- 格里纹科定理
- 样本偏度和样本峰度
- 估计量和估计值
- 无偏估计
- 参数估计、点估计、矩估计和极大似然估计
- 假设检验和区间估计
- 方差分析
- 回归分析
- 相关系数
- 参数最小二乘估计
- 回归模型、回归方程、估计的回归方程
- 总平方和、回归平方和、残差平方和
- 判断回归直线拟合的好坏
- 置信区间估计和预测区间估计
- 多重共线性
最近开始看深度学习的内容，发现数学基础需要梳理一下，刚好发现在家妹妹整理的笔记不错，贴出来大家一起学习！
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