KMeans.ipynb

从KMeans聚类的原理出发，基于python工具一步步实现聚类的过程，并完成可视化呈现，从动画中深入理解KMeans的聚类原理。

主成分分析法的具体实现PCA.ipynb

主成分分析法在实际中非常常见，这里我们使用随机生成样本进行它的python实现，这里的实现过程完全采用该博客另一篇文章——《[深度学习]数学基础之线性代数》。

最优化理论KKT.pdf

机器学习的很多问题最终都可以归结为一个优化问题，针对不同情况下的优化问题，我们给出了具体的解决方案，比如无约束条件下的梯度下降法和牛顿法，等式约束条件下的朗格朗日乘子法以及不等式约束条件下的KKT条件。

数学基础_线性代数.md

深度学习的花书第一章和第二章重点数学推导，纯手工无添加，详细的推导过程一看就懂。内容有奇异值分解、PCA、最小二乘法、最小范数法。

[科学计算]非线性方程的数值求解.pdf

科学计算之非线性方程的数值求解，从区间二分法到迭代法，从Newton迭代法到改进版的迭代法，从而解决非线性方程的求根问题。