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前言
这个笔记是北大那位老师课程的学习笔记，讲的概念浅显易懂，非常有利于我们掌握基本的概念，从而掌握相关的技术。
基本概念
两个矩阵相似：两个矩阵特征值一样。
两个矩阵合同：矩一样，就是个数一样。
#高斯分布的特性
知道 μ 和 σ \mu 和\sigma μ和σ就可以确定这个分布，是它的信息量。
流形学习（manifold learning）
学习的是空间局部点之间的关系。
多项式分布
The multinomial disterimim
multimonomial(Theorm)
Let K and n be positive integers.Let A be the set of vector x ‾ = ( x 1 , . . , x k ) \overline x=(x_1,..,x_k) x=(x1,..,xk)
such that each x i x_i xi is a nonequlive integer and x I = n \quad x_I =n xI=n,then,dor any real n 1 n_1 n1
when P 1 , . . . , P k P_1,…,P_k P1,...,Pk
( P 1 . . . + P k ) n = n i = 1 n ! 2 x 1 ! . . . X n ! P i k . . . P k x k (P_1…+P_k )^n=\quad{n}{i=1} \frac{n!^2}{x_1!…X_n!}P_i^k…P_k^{x_k} (P1...+Pk)n=ni=1x1!...Xn!n!2Pik...Pkxk
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