机器学习的数学基础材料

一、机器学习的数学基础

0.basic，这个是从大学教材里搜集的机器学习数学基础资料，分为高等数学，线性代数、概率论与数理统计三部分。主要内容是以前考研考博时候的数学笔记，难度应该在本科3年级左右。

数据科学需要一定的数学基础，但仅仅做应用的话，如果时间不多，不用学太深，了解基本公式即可，遇到问题再查吧。

二、斯坦福大学CS229机器学习课程复习材料

1.CS229文件夹的材料斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料的翻译版本，原始文件下载

翻译：黄海广备注：请关注github的更新，近期将更新完。

文件介绍：

1.CS229线性代数（翻译完毕）

github内容是方便用户学习研究使用，请勿用于商业目的。

如果需要引用这个Repo:

格式： fengdu78, Data-Science-Notes, (2019), GitHub repository, https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes