【程序员的数学】
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内容精悍，不到2G的讲解，把机器学习所需的数学内容讲的明白！
第1章-微分上
第2章-微分下
第3章-线性代数
第4章-概率统计
第5章-最优化方法
1-1 内容简介

1-10 本集总结

1-2 O（n）

1-3 极限

1-4 导数

1-5 求导方法

1-6 费马定理

1-7 函数逼近

1-8 泰勒展开

1-9 凸函数
2-1 本集介绍

2-10 本集总结

2-2 多元函数

2-3 偏导数

2-4 方向导数

2-5 可微

2-6 梯度

2-7 链式法则

2-8 Hessian矩阵

2-9 拉格朗日乘数法

3-1 本集介绍

3-10 本集总结

3-2 向量矩阵张量

3-3 向量与矩阵运算

3-4 张量的运算

3-5 矩阵的逆与伪逆

3-6 行列式

3-7 线性方程组

3-8 二次型与正定性

3-9 矩阵分解

4-2 随机变量与概率分布

4-3 贝叶斯定理

4-4 期望、方差与条件数学期望

4-5 大数定律

4-6 特征函数与中心极限定理

4-7 统计学基本概念

4-8 统计学基本概念

4-9 极大似然估计
5-1 5.1 本集简介

5-2 优化问题简介

5-3 最速下降法

5-4 共轭梯度法

5-5 牛顿法

5-6 拟牛顿法

5-7 约束非线性优化

5-8 KKT条件

5-9 本集总结