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第一部分：数学基础 1. 引言和动机 2. 线性代数 3. 解析几何 4. 矩阵分解 5. 向量微积分 6. 概率和分布 ...Marc Peter Deisenroth、A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong 《机器学习中的数学》
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介绍高斯过程在机器学习中的应用，如分类，回归等等
在传统的监督学习中，学习器通过对大量有标记的（labeled）训练例进行学习，从而建立模型用于预测未见示例的标记。
这个文档是机器学习中涉及到的一些数学知识微积分部分，这个文档只是其中的一部分，后续还会上传。
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机器学习中的模型选择问题研究，含模型和相关评价指标，很好的机器学习参考资料
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