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• Week1: 线性代数
  
  1.1 向量与矩阵
  1.2 矩阵相关性与矩阵的秩
  1.3 矩阵的范数与迹
  1.4 矩阵变换和矩阵分解
  
  
• Week2：微积分
  
  2.1 集合与函数
  2.2 极限
  2.3 连续函数和微分学
  2.4 积分
  2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵
  
  
• Week3: 概率论与数理统计
  
  3.1 概率论基础
  3.2 条件概率
  3.3 概率分布与统计量
  3.4 概率分布进阶
  3.5 联合分布
  3.6 主成分分析法
  
  
• Week4: 概率论与信息论
  
  4.1 中心极限定理与矩估计
  4.2 极大似然估计与最大后验估计
  4.3 贝叶斯统计基础
  4.4 信息论基础（信息度量，互信息，交叉熵，KL散度）
  
  
• Week5：优化方法
  
  无约束优化问题
  5.1 最速下降法
  5.2 梯度下降法（SGD，BGD）
  5.3 牛顿下降法，拟牛顿法
  5.4 共轭梯度法
  5.5 adman方法
  
  有约束非线性优化问题
  5.6 拉格朗日乘数法