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1）P2 概率论与贝叶斯先验
2）P3 矩阵和线性代数
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，本节课知识之前都有学过，这次根据重点重新梳理一遍，一定要多加重视。通过观看视频，大家对课程的数学基础部分加深印象。
建议大家边看边做笔记，记录要点及所在时间点，以便有必要的时候回看。学习笔记也是作业的一部分。
3.作业要求：
1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。
2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。
本福特定律：
概率公式：
贝叶斯公式：
两点分布：
泰勒级数：
泊松分布：
均匀分布：
指数分布：
正态分布：
Beta分布：
事件的独立性：
方差、协方差：
pearson相关系数、切比雪夫不等式：
大数定律：
重要推论：
2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。
①梯度：梯度的定义如下：
梯度的提出只为回答一个问题： 函数在变量空间的某一点处，沿着哪一个方向有最大的变化率？
梯度定义如下： 函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。
这里注意三点： 1）梯度是一个向量，即有方向有大小； 2）梯度的方向是最大方向导数的方向； 3）梯度的值是最大方向导数的值。
②梯度下降：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。
③贝叶斯定理：
概率论中的条件概率公式：
（1）
其中，P(B/A) 表示事件A已经发生的前提下，事件B发生的概率，叫做事件A发生下事件B的条件概率,P(AB)表示AB事件同时发生的概率。同理可得事件B发生下事件A发生的概率如下：
（2）
事件B发生的概率为P(B)，它包含两部分，一是在A发生的条件下事件B发生了，另一种情况是在A非的情况下事件B发生了，所以P(B)的计算公式如下：
（3）
将公式（3）带入公式（2），可得到完整的贝叶斯公式如下：
原文地址：https://www.cnblogs.com/kushoulder/p/12699021.html