异步入门机器学习必备的数学基础
入门机器学习必备的数学基础（高等数学/线性代数/概率论/数理统计）
机器学习的数学基础
├──第1章-微分上
├──1-10本集总结.mp47.60M
├──1-1课程介绍.mp481.16M
├──1-2O（n）.mp411.67M
├──1-3极限.mp45.25M
├──1-4导数.mp414.41M
├──1-5求导方法.mp418.28M
├──1-6费马定理.mp46.21M
├──1-7函数逼近.mp413.90M
├──1-8泰勒展开.mp422.85M
└──1-9凸函数.mp428.16M
├──第2章-微分下
├──2-10本集总结.ev4a9.13M
├──2-1本集介绍.ev4a17.03M
├──2-2多元函数.ev4a12.84M
├──2-3偏导数.ev4a9.58M
├──2-4方向导数.ev4a8.58M
├──2-5可微.ev4a9.49M
├──2-6梯度.ev4a15.51M
├──2-7链式法则.ev4a18.65M
├──2-8Hessian矩阵.ev4a21.15M
└──2-9拉格朗日乘数法.ev4a36.89M
├──第3章-线性代数
├──3-10本集总结 .mp43.05M
├──3-1本集介绍 .mp43.76M
├──3-2向量矩阵张量 .mp49.33M
├──3-3向量与矩阵运算 .mp428.22M
├──3-4张量的运算 .mp413.78M
├──3-5矩阵的逆与伪逆 .ev4a20.19M
├──3-6行列式 .ev4a20.21M
├──3-7线性方程组 .ev4a27.16M
├──3-8二次型与正定性 .mp438.82M
└──3-9矩阵分解 .mp448.33M
├──第4章-概率统计
├──4-10zuida后验估计.ev4a32.86M
├──4-11蒙特卡洛方法.mp423.16M
├──4-12Bootstrap方法.mp456.01M
├──4-13EM算法.mp438.58M
├──4-14本集总结.mp44.78M
├──4-1本集介绍.mp45.89M
├──4-2随机变量与概率分布.mp468.36M
├──4-3贝叶斯定理.mp428.85M
├──4-4期望、方差与条件数学期望.mp438.92M
├──4-5大数定律.ev4a19.90M
├──4-6特征函数与中心极限定理.ev4a39.30M
├──4-7统计学基本概念.ev4a58.29M
├──4-8统计学基本概念.ev4a58.29M
└──4-9极大似然估计.ev4a11.35M
└──第5章-zui优化方法
├──5-15.1 本集简介_20230129_010127.mp46.75M
├──5-2优化问题简介.mp46.99M
├──5-3最速下降法.mp432.06M
├──5-4共轭梯度法.mp421.96M
├──5-5牛顿法.mp424.87M
├──5-6拟牛顿法.mp47.19M
├──5-7约束非线性优化.mp418.90M
├──5-8KKT条件.mp428.58M
└──5-9本集总结.mp417.71M
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