【A0376】[机器学习]小象学院数学人工智能概率基础数学基础与统计基础课程视频

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Java视频教程详情描述：
A0376《小象学院数学人工智能概率基础数学基础与统计基础课程视频》小象学院强力推荐机器学习视频教程之基础课程，java自学网分享，让学习人工智能更加简单便捷。

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├─小象数学基础

│      1.2.第一节:概论和集合的定义.mp4

│      2.3.第二节 逼疯康托的实数集理论.mp4

│      3.4.第三节 常用不等式与映射.mp4

│      4.5.第四节 函数及特殊函数.mp4

│      5.7.第一节 序列极限的定义.mp4

│      6.8.第二节 序列极限的性质与夹逼定理.mp4

│      7.9.第三节 重要极限.mp4

│      9.11.第五节 聚点原理.mp4

│      8.10.第四节 无穷小量，无穷大量和一组重要的阶的比较关系.mp4

│      10.14.第一节 函数极限及其性质.mp4

│      11.15.第二节 重要极限与等价无穷小.mp4

│      12.16.第三节 连续函数.mp4

│      13.19.第一节 导数的概念（那些年，扛起牛顿的胡克）.mp4

│      14.20.第二节  定义法求导.mp4

│      15.21.第三节  函数四则运算的导数与反函数求导法则.mp4

│      16.22.第四节  复合函数，隐函数，参数式求导.mp4

│      17.23.第五节  不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”.mp4

│      18.26.第一节  一阶微分.mp4

│      19.27.第二节  高阶导数.mp4

│      20.28.第三节  高阶微分.mp4

│      21.30.第一节  罗尔中值定理与拉格朗日中值定理.mp4

│      22.31.第二节  柯西空降科学院遭排挤.mp4

│      23.32.第三节  泰勒公式与泰勒的克妻属性.mp4

│      24.33.第四节  利用泰勒展开唯一性定理计算泰勒展开.mp4

│      25.34.第五节  泰勒公式的余项估计.mp4

│      26.35.第六节  极值问题与导数.mp4

│      27.36.第七节  函数凹凸性.mp4

│      28.37.第八节  无卵用的渐近线与函数作图.mp4

│      29.39.第一节：不定积分的定义.mp4

│      30.40.第二节：第一换元法.mp4

│      31.41.第三节：第二换元法.mp4

│      32.42.第四节：分部积分法.mp4

│      33.43.第五节：有理式积分.mp4

│      34.44.第六节：三角替换.mp4

│      35.47.第一节 定积分的概念.mp4

│      36.48.第二节  定积分的性质与积分中值定理.mp4

│      37.49.第三节  变上限定积分.mp4

│      38.50.第四节  微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”.mp4

│      39.51.第五节  定积分的换元法.mp4

│      40.52.第六节  奇偶函数与周期函数的定积分.mp4

│      41.53.第七节  曲线求长与不可求长曲线（海岸线居然算不出长度？）.mp4

│      42.54.第八节  旋转体体积.mp4

│      43.55.第九节  旋转体侧面积.mp4

│      44.56.第十节  极坐标下图形的面积（数学系常用表白曲线）.mp4

│      45.58.9.1 欧式空间.mp4

│      46.59.9.2 点列极限，开集与闭集.mp4

│      47.60.9.3 多元函数的定义.mp4

│      48.61.9.4 多元函数的极限.mp4

│      49.62.9.5  多元连续函数.mp4

│      50.63.9.6 一阶偏导数.mp4

│      51.64.9.7 高阶偏导数.mp4

│      52.65.9.8 全微分.mp4

│      53.66.9.9 方向导数与梯度.mp4

│      54.67.9.10 链式法则.mp4

│      55.68.9.11 一阶全微分形式的不变性与高阶微分.mp4

│      56.69.9.12 多元函数的泰勒公式.mp4

│      57.70.9.13 隐函数存在定理与逆映射存在定理.mp4

│      58.71.9.14 多元函数的极值.mp4

│      59.74.1.1 矩阵基础知识.mp4

│      60.75.1.2 行列式的定义与特殊矩阵的行列式.mp4

│      61.76.1.3 行列式的性质.mp4

│      62.77.1.4 行列式按k行展开.mp4

│      63.78.2.1 线性方程组初步与高斯消元法.mp4

│      64.79.2.2 齐次线性方程组与Cramer法则.mp4

│      65.80.3.1 线性空间.mp4

│      66.81.3.2 线性相关与线性无关.mp4

│      67.82.3.3 向量组的秩.mp4

│      68.83.3.4 矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件.mp4

│      69.84.3.5 齐次线性方程组的解集结构.mp4

│      70.85.3.6 非齐次线性方程组解集结构.mp4

│      71.86.3.7 基与维数.mp4

│      72.87.4.1 矩阵的乘法.mp4

│      73.88.4.2 特殊矩阵.mp4

│      74.89.4.3 矩阵乘积的秩与行列式.mp4

│      75.90.4.4 矩阵的逆.mp4

│      76.91.4.5 正交矩阵.mp4

│      77.92.5.1 矩阵对角化与特征值特征向量.mp4

│      78.93.5.2 实对称矩阵对角化.mp4

│      79.94.6.1 二次型与正定矩阵.mp4

│      80.95.7.1 LU分解.mp4

│      81.96.7.2 Cholesky分解.mp4

│      82.97.7.3 SVD分解.mp4

│      83.100.1.1 线搜索.mp4

│      84.101.1.2 步长.mp4

│      85.102.1.3 最速下降法和牛顿法.mp4

│      86.103.1.4 共轭梯度法.mp4

│      87.104.1.5 拟牛顿法.mp4

│      88.105.2.1 无约束优化.mp4

│      89.110.16，若干知识点补充（一）.mp4

│      90.111.16，若干知识点补充（二）.mp4

│      91.112.17，凸优化问题.mp4

│      92.113.18，对偶问题（一）.mp4

│      93.114.18，对偶问题（二）.mp4

│      Thumbs.db- x: p" g# M, w! I

│      模板.docx

│      

├─小象概率基础

│      1.1.1，概率导论.mp4

│      2.2.2，事件导论

│      3.3.3.1，古典概型.mp4

│      4.4.3.2，几何概型.mp4

│      5.5.4，概率论公理化体系.mp4

│      6.8.5，条件概率.mp4

│      7.9.6，贝叶斯公式.mp4

│      8.10.7，统计独立性（一）.mp4

│      9.11.7，统计独立性（二）.mp4

│      10.14.8，随机变量及其分布函数.mp4

│      11.15.9，离散型随机变量.mp4

│      12.16.10，连续型随机变量（一）.mp4

│      13.17.10，连续性随机变量（二）.mp4

│      14.18.11，随机向量的联合分布和边际分布.mp4

│      15.19.12,随机变量的条件分布.mp4

│      16.20.13,随机变量的独立性（一）.mp4

│      17.21.13，随机变量的独立性（二）.mp4

│      18.22.14，随机变量的函数及其分布（一）.mp4

│      19.23.14，随机变量的函数及其分布（二）.mp4

│      20.24.15，共轭分布（一）.mp4

│      21.25.15，共轭分布（二）.mp4

│      22.26.16，次序统计量.mp4

│      23.29.17，期望与方差（一）.mp4

│      24.30.17，期望与方差（二）.mp4

│      25.31.17，期望与方差（三）.mp4

│      26.32.18，协方差与相关系数（一）.mp4

│      27.33.18，协方差和相关系数（二）.mp4

│      28.34.19，条件期望及预测.mp4

│      29.35.20，熵与不确定性（一）.mp4

│      30.36.20，熵与不确定性（二）.mp4

│      31.37.21，特征函数.mp4

│      32.40.22，极限定理基础（一）.mp4

│      33.41.22，极限定理基础（二）.mp4

│      34.42.23，大数定律.mp4

│      35.43.24，中心极限定理.mp4

│      36.46.25，随机过程基础.mp4

│      37.47.26，马尔科夫过程.mp4

│      38.48.27，高斯过程（一）.mp4

│      39.49.27，高斯过程（二）.mp4

│      40.52.28，随机模拟基础.mp4

│      41.53.29，随机模拟的应用.mp4

│      42.54.30，MCMC.mp4

│      Thumbs.db

│      

└─小象统计基础

        1.1.1数理统计学的基础知识.mp4

        2.2.2.1参数估计的方法.mp4

        3.3.2.2估计的优良性标准.mp4

        4.4.2.3置信区间.mp4

        5.5.2.4分布函数与密度函数的估计.mp4

        6.6.3.1假设检验问题的提出.mp4

        7.7.3.2-3.4似然比检验.mp4

        8.8.3.5-3.6p值及拟合优度检验.mp4

        9.9.3.7非参检验.mp4

        10.11.1抽样调查的意义与基本作用.mp4

        11.12.2.1 2.2总体与样本 抽样方法简介.mp4

        12.13.2.3误差与精度的表示方法.mp4

        13.14.3简单随机抽样.mp4

        14.15.4试验设计.mp4

        15.17.1绪论.mp4

        16.18.2.1 2.2多元正态分布的定义与性质.mp4

        17.19.2.3 2.4条件分布及参数估计.mp4

        18.20.3.1.1正态变量的二次型.mp4

        19.21.3.1.2威沙特分布.mp4

        20.22.3.1.3 3.1.4霍特林分布和维尔克斯分布.mp4

        21.23.3.2单总体均值向量的检验及置信域.mp4

        22.24.3.3多总体均值向量的检验.mp4

        23.25.3.4协方差阵的检验.mp4

        24.26.3.5 3.6独立性及正态性检验.mp4

        25.27.4.1距离判别.mp4

        26.28.4.2贝叶斯及广义平方距离.mp4

        27.29.4.3 4.4Fisher判别法及判别效果的检验.mp4

        28.30.5.1 5.2 聚类分析的方法及距离与相似系数.mp4

        29.31.5.3系统聚类法.mp4

        30.32.5.4系统聚类法的性质.mp4

        31.33.6.1总体的主成分.mp4

        32.34.6.2样本的主成分.mp4

        33.35.6.3主成分分析的应用.mp4

        34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型.mp4

        35.37.7.3参数估计方法.mp4

        36.38.7.4方差最大的正交旋转.mp4

        37.39.7.5因子得分.mp4

        38.41.1.1建立简单线性模型.mp4

        39.42.1.4 1.5最小二乘性质及方差分析.mp4

        40.43.1.1建立简单线性模型.mp4

        41.44.1.1建立简单线性模型.mp4

        42.45.1.6-1.8测定系数置信区间及残差.mp4

        43.46.2.1 2.2多元回归的矩阵表示.mp4

        44.47.2.3 2.4 2.5多元方差分析及附加变量图.mp4

        45.48.3下结论.mp4

        46.49.4.1残差.mp4

        47.50.4.2异常值.mp4

        48.51.4.3案例的影响.mp4

        49.52.5.1 5.2散点图及非常数方差.mp4

        50.53.5.3 5.4非线性及响应变量变换.mp4

        51.54.5.5 5.6自变量变换及正态性检验.mp4

        52.55.6.1-6.3多项式回归及虚拟变量.mp4

        53.56.6.4比较回归直线.mp4

        54.57.6.5 6.6尺度不变性.mp4

        55.58.7.1-7.3共线性.mp4

        56.59.7.4-7.6变量选择.mp4

        57.60.7.7逐步回归.mp4

        58.61.7.8变量选择的准则.mp4

        59.62.7.9-7.11所有可能的回归及LASSO和LARS.mp4

        60.63.8.1稳健估计.mp4

        61.64.8.2有偏估计.mp4

        62.65.8.3偏最小二乘回归.mp4

        63.66.9线性回归的推广.mp4

        64.68.图论与网络模型（上）.mp4

        65.69.图论与网络模型（下）.mp4

        Thumbs.db

perry940

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hidyma

不错好资源 可以用

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pengx

[机器学习]小象学院数学人工智能概率基础数学基础与统计基础课程视频

studywalker

谢谢楼主分享

xjstudy

骚年，加油！

joraboy328

very goooood

zhonghao

学人工智能概率基础数

dollar

very good!!!!!!!!