1）.学习笔记：
概率公式：
贝叶斯公式详解：
概率论常见分布形式：
两点分布：
二项分布：
均匀分布：
指数分布：
正态分布：
各项分布的总结：
事件的独立性：
数学期望：
方差：
协方差
方阵的定义
方阵行列式：
代数余子式：
伴随矩阵：
2）总结
梯度：梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，比如三元函数f的梯度为(fx,fy,fz)，二元函数f的梯度为(fx,fy），一元函数f的梯度为fx。然后要明白梯度的方向是函数f增长最快的方向，梯度的反方向是f降低最快的方向
梯度下降：将梯度逼近到一个稳定值，也就是模型的最优解这个过程
贝叶斯定理：贝叶斯定理是一种在已知其他概率的情况下求概率的方法