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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.mp4 7.60M
├──1-1课程介绍.mp4 81.16M
├──1-2O（n）.mp4 11.67M
├──1-3极限.mp4 5.25M
├──1-4导数.mp4 14.41M
├──1-5求导方法.mp4 18.28M
├──1-6费马定理.mp4 6.21M
├──1-7函数逼近.mp4 13.90M
├──1-8泰勒展开.mp4 22.85M
└──1-9凸函数.mp4 28.16M
├──第2章-微分下
├──2-10本集总结.ev4a 9.13M
├──2-1本集介绍.ev4a 17.03M
├──2-2多元函数.ev4a 12.84M
├──2-3偏导数.ev4a 9.58M
├──2-4方向导数.ev4a 8.58M
├──2-5可微.ev4a 9.49M
├──2-6梯度.ev4a 15.51M
├──2-7链式法则.ev4a 18.65M
├──2-8Hessian矩阵.ev4a 21.15M
└──2-9拉格朗日乘数法.ev4a 36.89M
├──第3章-线性代数
├──3-10本集总结 .mp4 3.05M
├──3-1本集介绍 .mp4 3.76M
├──3-2向量矩阵张量 .mp4 9.33M
├──3-3向量与矩阵运算 .mp4 28.22M
├──3-4张量的运算 .mp4 13.78M
├──3-5矩阵的逆与伪逆 .ev4a 20.19M
├──3-6行列式 .ev4a 20.21M
├──3-7线性方程组 .ev4a 27.16M
├──3-8二次型与正定性 .mp4 38.82M
└──3-9矩阵分解 .mp4 48.33M
├──第4章-概率统计
├──4-10zuida后验估计.ev4a 32.86M
├──4-11蒙特卡洛方法.mp4 23.16M
├──4-12Bootstrap方法.mp4 56.01M
├──4-13EM算法.mp4 38.58M
├──4-14本集总结.mp4 4.78M
├──4-1本集介绍.mp4 5.89M
├──4-2随机变量与概率分布.mp4 68.36M
├──4-3贝叶斯定理.mp4 28.85M
├──4-4期望、方差与条件数学期望.mp4 38.92M
├──4-5大数定律.ev4a 19.90M
├──4-6特征函数与中心极限定理.ev4a 39.30M
├──4-7统计学基本概念.ev4a 58.29M
├──4-8统计学基本概念.ev4a 58.29M
└──4-9极大似然估计.ev4a 11.35M
└──第5章-zui优化方法
├──5-15.1 本集简介_20230129_010127 .mp4 6.75M
├──5-2优化问题简介 .mp4 6.99M
├──5-3最速下降法 .mp4 32.06M
├──5-4共轭梯度法 .mp4 21.96M
├──5-5牛顿法 .mp4 24.87M
├──5-6拟牛顿法 .mp4 7.19M
├──5-7约束非线性优化 .mp4 18.90M
├──5-8KKT条件 .mp4 28.58M
└──5-9本集总结 .mp4 17.71M
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发表于 2023-2-6 06:00:03
发表于 2023-2-6 08:16:42
发表于 2023-2-6 09:59:04
