【学习笔记】
1）概率论与贝叶斯先验
本福特定律：又称第一数字定律，是指在实际生活得出的一组数据中，以1为首出现的概率约为总数的三成；是直观现象1/9的三倍。
贝叶斯公式：给定某系统的若干样本X，计算该系统的参数。-28:13
分布-32:56
两点分布 0-1分布 -33:02
二项分布 -34:46
泊松分布-44:45
在实际实例中，当一个随机事件，以固定的平均速度显示速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个时间在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分
均匀分布 -47:37
指数分布 -48:30
指数分布的无记忆性 -50:31
正态分布 -53:20
总结 -60:50
Beta分布-61:45
事件的独立性 -95:20
方差 -103:22
Pearson相关系数 -117:06
切比雪夫不等式 -137:51
大数定律 -138:28
伯努利定理 -142:56
中心极限定理 -143:41
2）矩阵和线性代数
SVD的提法 -03:57
线性代数 -16:05
代数余子式 -17:57
伴随矩阵 -19:23
概率转移矩阵 -34:49
矩阵的向量乘法 -41:21
矩阵的秩 -46:06
向量组等价 -51:34
系数矩阵 -53：59
正交阵 -56:31
特征值和特征向量 -59:47
正定阵 -78:19
QR分解 -85:15
向量的导数 -93:44
标量与向量的导数 -98:41
【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。】
