【9840】-机器学习相关的数学基础课
数据科学的统计基础
ch1.统计量与抽样分布
Ch2.点估计
Ch3.区间估计
Ch4.假设检验
ch5.分布的检验
Ch6.Bayes统计与统计判决理论
Ch7.非参数估计
Ch8.抽样调查
数据科学的概率基础
第1章事件与概率
第2章条件概率与统计独立性
第3章随机变量与分布函数
第4章数字特征与特征函数
第5章极限定理
第6章随机过程
第7章随机模拟
数据科学的数学基础
Ch1.搬述以及预备知识
ch2.序列极限
ch3.函数极限与连续函数
ch4.导数
ch5.微分与高阶微分
ch6.泰勒公式
Ch7.不定积分
ch8.定积分
Ch9多元微分学（上）
Ch10.线性代数
Ch11最优化
ch12.补充
