随笔分类 - 2023秋季 课程笔记
摘要：第一章 数据结构概论 数据的基本单位是数据元素，一个数据元素由若干数据项组成。 数据结构由某一数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。 数据结构的核心是分解与抽象。 数据有逻辑结构和物理结构。 数据结构的存储：顺序存储，链接存储，索引存储，散列存储。 算法特性：有输入、有输出、确定性、有穷性
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摘要：基础知识 线性空间、子空间 线性无关、线性相关、基、维数 线性映射 矩阵（二次型、正定、半正定、特征值） 矩阵作为数阵：半正定集，矩阵函数；作为向量集合：维数；作为线性映射：矩阵的值空间、零空间（线性映射） 简单矩阵求导（PPT中出现） 基本的数学分析概念：闭集合、开集合；收敛、发散（柯西准则、夹逼
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摘要：临阵磨枪，不快也光 极大似然函数有可能单调。勿盲目求导。比如均匀分布两端点的参数估计。 有的极大似然函数形式比较特殊。要注意构造。比如伯努利分布p的参数估计。 有偏样本方差是方差的极大似然估计（怪），有偏样本标准差是标准差的极大似然估计（极大似然估计的特性） 充分条件： 卡方检验和独立性检验 矩估计
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摘要：第二章 凸集 仿射集合和凸集 一个非常完美的区分内部、相对内部、边界、相对边界的例子。 重要的例子 超平面与半空间、欧几里得（椭）球、范数球/锥、半正定锥、多面体 保凸运算 凸集、子空间、仿射集、凸锥对于任意交运算都是封闭的。 仿射函数是保凸的，它不拘泥于维数的变化，可以用来轻松地证明多面体、LMI
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