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人工智能数学基础 [MP4] (1.73G)
& C5 d7 \2 {$ ?, ^$ }6 A. j
6 ?* b4 N+ A9 V s3 l0 O『课程目录』: - C8 f# _9 z! q( U# o$ W. A
001 课程简介.mp4
" Q" |3 f; l& P002 函数.mp4) d- \ w& S% K' C
003 极限.mp4% u! L4 R. l# m
004 无穷小与无穷大.mp4
' [& z$ L+ Y; {005 连续性与导数.mp4
+ d: x$ q ~- `0 W006 偏导数.mp4
2 W4 q; x) |- ~007 方向导数.mp4
! q4 k2 @. |6 y2 k7 Q008 梯度.mp47 E( M: X0 I& A6 N
009 微积分基本想法.mp4! s, o1 |0 R- w3 d
010 微积分的解释.mp4
" i2 c! Q P" {2 Q011 定积分.mp4
; u0 ^+ R3 r+ f% s& a. w012 定积分性质.mp4
7 d( Z, ^. j9 R* \- r6 O1 b( U013 牛顿 莱布尼茨公式.mp4; u0 z7 ]6 l- x x( m7 @
014 泰勒公式出发点.mp49 d: u6 V$ t) F l
015 一点一世界.mp4
4 G& S' ?, K8 N2 `& w8 N6 N016 阶数的作用.mp44 n6 v( [5 t: ^& _! K# x
017 阶乘的作用.mp4: X, {; Y- \( \7 h
018 拉格朗日乘子法.mp4/ q, e a- m' g9 G; x# {
019 求解拉格朗日乘子法.mp4
8 L1 z( q' Y# f) u1 k( r020 行列式概述.mp49 ?( n' \- x8 C6 Q7 Y) A
021 矩阵与数据的关系.mp4! i2 R( O$ M* v) @# L# v! D
022 矩阵基本操作.mp4
! _ {6 p& Z2 Z4 G023 矩阵的几种变换.mp4
5 P; g4 ] G1 u% I `024 矩阵的秩.mp47 @$ S. A1 \, N
025 内积与正交.mp4# { Z4 K, u1 Z: O% j8 C7 t
026 特征值与特征向量.mp4
0 D% O% _, \4 ~- n) I027 特征空间与应用.mp49 o* W2 \: b! e6 x" W- k1 j
028 SVD要解决的问题.mp40 w( ?8 O. M# s* \4 c; n( a
029 特征值分解.mp4/ f; C |* S" ^
030 SVD矩阵分解.mp4
6 s+ Y+ S2 q5 H p031 离散型随机变量.mp4+ `* f& Q: ~4 u6 z+ D" g
032 连续型随机变量.mp4
$ c9 K8 k' F* I- T2 J7 Q7 ^033 简单随机抽样.mp4
4 P! u' V' r% {" E0 E1 B034 似然函数.mp4
; x- `: R& X* R# q% R0 R7 x035 极大似然估计.mp4
4 w s+ f# t: i% R* [% |036 概率与频率.mp4
( p! Q. P3 b( w* ?037 古典概型.mp4
7 | {* W# g" ]7 ?+ q) A7 A" f038 条件概率.mp4/ m' l( U S x% h
039 条件概率小例子.mp4
6 F% u0 @# B/ O040 独立性.mp4
( g! M: x! w) m. U041 二维离散型随机变量.mp44 X* P, p8 z1 B; g' B; h" w* n) d, q
042 二维连续型随机变量.mp42 c) w2 Z- T( T6 n* q) x$ g+ H# ]
043 边缘分布.mp48 |: n: Y } x+ y+ X
044 期望.mp4- t: K; X- s" L+ [3 M7 F# ?0 Y" {
045 期望求解.mp42 { ]# q* M/ m3 G0 c* l* |
046 马尔科夫不等式.mp42 ~/ G) {4 |! X$ J6 |
047 切比雪夫不等式.mp4
/ O: k! {5 r4 h0 t! Y048 后验概率估计.mp4) D, h: O9 ]5 h) b
049 贝叶斯拼写纠错实例.mp4
* j" M2 e! ~ {# I: T2 f+ I050 垃圾邮件过滤实例 3.mp4
4 ^6 c8 ^1 B9 {051 正太分布.mp4
3 U/ r& ?7 \% |' Y" r4 s% [4 t052 二项式分布.mp4
0 \, G4 _( s3 b- C053 泊松分布.mp41 r7 \4 G1 e$ z
054 均匀分布.mp4
% e2 F8 m0 Q% E U' y055 卡方分布.mp4/ h- {4 g4 \( Q2 q0 b: \* }
056 beta分布.mp4
' l: v* E' p4 z% w% `& j7 j7 `* @057 核函数的目的.mp4
4 O7 v0 d) E% `6 F4 @058 线性核函数.mp4
3 \% e; y# d) k3 @059 多项式核函数.mp4
7 y- W/ w9 G' O+ D060 核函数实例.mp43 t+ t: q8 y8 v/ H' U3 M- h6 h; Q
061 高斯核函数.mp4
( }) u3 Q$ k9 W; Q; e; Q* F062 参数的影响.mp4" Q7 Q# V3 H- s! Q
063 熵的概念.mp4* b- h* f" a8 D& z& r
064 熵的大小意味着什么.mp4' T) B: d. U) P7 K" `. j3 ~1 ~! L
065 激活函数.mp4
" w, V; x1 u3 y067 回归分析概述.mp49 F% ], G! L8 U+ S% v/ m
068 回归方程定义.mp4
' t* A2 x0 F6 R1 \069 误差项的定义.mp4; r6 l0 N! B- y
070 最小二乘法推导与求解.mp4* ~1 i0 l8 f4 R5 q
071 回归方程求解小例子.mp45 g, |- k1 M1 r/ _( {+ n7 X* g
072 回归直线拟合优度.mp4/ J% T* }! h& M% w n/ P, N6 L& l1 b8 A
074 Python工具包介绍.mp4 B; h- k/ I. M% J* ]1 {/ d; \2 S
075 statsmodels回归分析.mp40 ~4 r% p6 m( s( ]2 X7 w
076 高阶与分类变量实例.mp4% _4 b7 z% _8 ]; N: \- ~
077 案例：汽车价格预测任务概述.mp4* H! o, j' C$ T$ o
078 缺失值填充.mp4! \ ]. P8 ^- \: L
079 特征相关性.mp4
; j2 k% w6 ~& @9 B7 r) Y080 预处理问题.mp4
. l* l0 A- ^' I! ^! D! Z081 回归求解.mp4
s9 Y. l5 { w0 I7 j& b082 假设检验基本思想.mp4; _ o3 y. o2 p w- Z
083 左右侧检验与双侧检验.mp44 k k) [, d! L. @& B" ^" Y
084 Z检验基本原理.mp4
( J( h" k1 ^2 t( R4 A: Y085 Z检验实例.mp4
1 x8 W& M" X8 w i5 T% Y086 T检验基本原理.mp4: s. I) I' G- c$ T0 d
087 T检验实例.mp4
6 L3 X8 o, B$ a( G3 l2 H! v088 T检验应用条件.mp4* g$ y6 D* g5 T+ v( B
089 卡方检验.mp4% t3 t# }4 w* U8 Z8 e$ V, U
090 假设检验中的两类错误.mp44 h {; i7 q$ @) G% K/ R
091 Python假设检验实例.mp4
0 q& e8 V5 T& A' S092 Python卡方检验实例.mp4: I- ^5 z, a8 _/ v( [# |$ ~: Z
/ O5 M' B3 a- _" O2 q* K6.3 更新8 _* h* U$ Z) C( q6 H) C
$ t( [3 d9 a$ ?" A) g) K' D8 U! Q2 J% g0 w+ H
( ~, a7 ^3 Y% ]( F/ m1 t
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发表于 2022-8-24 19:57:03
