机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（Hyperplane）9、广义线性模型（GLM）10、伯努利分布与二项分布11、凸函数12、向量的相似性度量1、标量、向量、矩阵、张量标量、向量、矩阵和张量是线性代数中不同维度的数学对象，它们之间的区别在于维数和结构：标量（Scalar）：标量是一个数值，只有大小，没有方向。例如物理学中的时间、质量、温度等向量（Vector）：向量也称为欧几里得向量、几何向量、矢量，向量指既有大小又有方向的量。向量可

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1. 基本信息千脑智能AThousandBrains(美)杰夫·霍金斯浙江教育出版社,2022年9月出版1.1. 读薄率书籍总字数287千字，笔记总字数39938字。读薄率39938÷287000≈13.92%1.2. 读厚方向千脑智能脑机穿越未来呼啸而来虚拟人AI3.0新机器人人工不智能：计算机如何误解世界天才与算法：人脑与AI的数学思维所罗门的密码：AI时代的价值、权力与信任1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2024年读千脑智能笔记01_新皮质第1章 新旧大脑的争斗33132月2日读千脑智能笔记02_大脑中的世界模型第2章 新皮质的智能算法第3章 大脑中的世界模型24022

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