来自牛津大学博士后Elizaveta Semenova的报告《机器学习的数学与统计》，91页ppt，值得关注。理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计。本报告包括线性代数、微积分、概率和统计学。

课程资源：https://www.elizaveta-semenova.com/talk/deep-learning-indaba/

资源地址：

https://github.com/elizavetasemenova/DeepLearningIndaba2022/blob/main/Deep_Learning_Indaba.pdf

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