这些笔记涵盖数据科学相关知识，包括数学基础、机器学习和深度学习。

简介：
Bi-LSTM的MATLAB代码，以及与数据科学相关的详细笔记。这些笔记和实例涵盖了数据科学的基础知识，包括数学、统计学、机器学习和深度学习等核心领域，同时还包含了部分实际应用场景的实现方法。参考资料已在文末进行说明。 大部分提供的代码均采用Python语言编写，并涉及了NumPy、SymPy、SciPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow等多种常用的库和框架。此外，部分数值分析的代码则使用MATLAB实现。请注意：提供的Notebook文件（Jupyter Notebook）链接，相应的MATLAB代码链接以及Markdown文件链接，以及其他外部链接均位于目录中。 目录结构如下：1-PrerequisiteKnowledge（必备知识）1.1-BasicConceptsRelatedtoMathematicsandPythonImplementation（数学相关基础概念和Python实现），包含向量和行列式的讲解以及矩阵及其运算的相关内容。