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人工智能数学基础 [MP4] (1.73G)
* f9 u0 @& p- I5 X0 G. ]# I9 C- |8 N5 f$ Y: T I' Z
『课程目录』: 2 g; {# j r3 g1 o+ w/ N4 Q
001 课程简介.mp4) U. Z6 a7 K4 B5 B& x5 \8 @$ J
002 函数.mp4
* R! Z* E" R6 _9 Z003 极限.mp4
0 R5 E( Z: }$ Z `004 无穷小与无穷大.mp4! ?7 v9 ?8 ]% k3 `4 b; Q
005 连续性与导数.mp4
% K, U9 {; [1 G2 a* u. W7 ]006 偏导数.mp4
; g: J9 f, G8 y! w1 i. g, ~5 v6 i007 方向导数.mp4+ F( B: g6 h# [9 ~4 n, |4 ?$ x; T9 N
008 梯度.mp4
1 K/ P: g2 r1 T Q" M/ i7 S" s009 微积分基本想法.mp4
( |: y8 t+ c# l: ~8 l! U6 e1 B010 微积分的解释.mp4& M/ h& `( e; y7 B/ F
011 定积分.mp4, K( e' O, f! x7 M0 y8 Z
012 定积分性质.mp46 C1 T% a, y S
013 牛顿 莱布尼茨公式.mp4# {7 A$ ~( q& C3 N, M M' c& {1 _ D
014 泰勒公式出发点.mp4
$ o- K. h& s' |! F- H015 一点一世界.mp40 Z/ f, E3 s- Q3 Z6 h
016 阶数的作用.mp43 G- b5 {# @1 i# s9 z# x2 j
017 阶乘的作用.mp4
* M6 H" q* @+ Q! n( J; n8 _018 拉格朗日乘子法.mp4# w" o" G5 p$ K/ o
019 求解拉格朗日乘子法.mp4# l7 O& _- b# Z ]- q' r; s6 q
020 行列式概述.mp44 Z1 A( n% |7 v7 l. w" O
021 矩阵与数据的关系.mp4 h$ E& d# P0 j2 x3 J
022 矩阵基本操作.mp4% b) r) ~+ j, v4 j( T# m
023 矩阵的几种变换.mp4
S/ f2 d+ g" K3 k& B$ e024 矩阵的秩.mp4
9 ~1 D5 S& T' E, Y# d025 内积与正交.mp4
9 o& P1 g# z1 T2 E( a026 特征值与特征向量.mp4
- P; s6 t: i/ v- h% o" ^8 @; V: V027 特征空间与应用.mp4
$ j" c- [# ^+ ~9 o; Z6 z028 SVD要解决的问题.mp4
# X: s, v; l) f( O- f029 特征值分解.mp4
0 L0 w' U, @0 T& w! \: G/ w030 SVD矩阵分解.mp4, P. `) o; x& [' b% U+ c" `
031 离散型随机变量.mp4
7 u+ |4 C8 @( I& S5 a- W5 h032 连续型随机变量.mp43 U' ]% l: b$ q) d& g) ]0 E
033 简单随机抽样.mp43 c4 n9 I1 V5 p& g* C9 i* A
034 似然函数.mp4# C# w$ C( w9 c
035 极大似然估计.mp4
( I7 d# ]3 [1 |036 概率与频率.mp4( V+ g! U0 W! p" ?& B" `
037 古典概型.mp4
! H. G6 E- |- o6 T# M$ d9 J k038 条件概率.mp4% B' k) k& u! L
039 条件概率小例子.mp4
+ H, b( Q" B6 J+ a8 L* M2 I# p$ G6 E040 独立性.mp4
0 V+ E2 G# A- t; Q$ p5 c041 二维离散型随机变量.mp4! w* @2 K2 @& d3 F; _
042 二维连续型随机变量.mp4/ z% p* k. g/ u$ Y. G2 h/ A
043 边缘分布.mp4
* L- g! H2 K( {, [044 期望.mp46 Z9 r/ f$ g7 f+ x/ @
045 期望求解.mp4
' Q5 V% l' [# w+ w: G* f046 马尔科夫不等式.mp4' ~3 S2 H! k/ ]! R% Q/ g/ ^$ r- X
047 切比雪夫不等式.mp4
+ Q; r6 T t: {7 p048 后验概率估计.mp4/ ~* f0 d0 f2 K+ o, p3 ^8 ]8 B
049 贝叶斯拼写纠错实例.mp4) p# u1 S: J; F3 K
050 垃圾邮件过滤实例 3.mp4
* Y9 y" H; ]' j0 d051 正太分布.mp4
) ^6 z* ^2 i. o% p9 T c052 二项式分布.mp4
/ q8 B. Z6 i: Q, J C% [. F) W0 i053 泊松分布.mp45 ?: H% W2 g0 r2 E! B9 k3 t
054 均匀分布.mp4# _, ]0 E; U- C
055 卡方分布.mp4
+ j4 u- @9 y' f5 D056 beta分布.mp4$ j) r3 ^ e3 ~: |9 O
057 核函数的目的.mp4
; v' O+ S4 ^" E D# n l058 线性核函数.mp4; P: u, B* d" Q) D" H- W
059 多项式核函数.mp4
5 ]- J5 i0 l" j060 核函数实例.mp48 _- V, Y N" @- Y! M$ c" n7 x: X. o9 v8 {
061 高斯核函数.mp4
' e4 o) f4 ?+ G) g# i, u! I062 参数的影响.mp4) T: P0 B7 e& u( j" d i" D' C
063 熵的概念.mp4( n7 W9 M3 m2 D8 R7 F. \# y
064 熵的大小意味着什么.mp4
6 n; r4 a% x* U( B( z. X( _065 激活函数.mp4
+ }- M1 t8 F* u) j" m# L f067 回归分析概述.mp4/ \& T: E( z7 X
068 回归方程定义.mp4
& i9 K7 @* U/ S0 s/ v+ [069 误差项的定义.mp4
/ V( x# Q7 s& l070 最小二乘法推导与求解.mp4+ t' P* A4 ^. p
071 回归方程求解小例子.mp47 Z$ W5 N# E0 e, w) ^
072 回归直线拟合优度.mp4: t4 `! v8 _1 b% u3 R. q7 i2 V5 v
074 Python工具包介绍.mp4
! P) S6 ?- j8 f075 statsmodels回归分析.mp43 [) S* l! t% d, L
076 高阶与分类变量实例.mp4
1 p+ Y9 f1 h9 j2 t9 G" n- \* `077 案例：汽车价格预测任务概述.mp4
. r, l0 Q5 l( C4 c* T078 缺失值填充.mp4
) O a0 u7 N% E2 e) _079 特征相关性.mp4
0 r* d5 A+ R$ }5 N+ {9 p080 预处理问题.mp4* | o$ E- p+ U y1 a' G/ V6 Q U
081 回归求解.mp4
% r, P/ i" n& w0 ?0 Q5 b$ w7 X; i6 ^082 假设检验基本思想.mp4
1 t! _" b! b) }6 F2 O* }" Y083 左右侧检验与双侧检验.mp4
# [0 {( O% Q8 M" G- s n) m084 Z检验基本原理.mp4* }2 Y, ^( I8 j- `
085 Z检验实例.mp4
, c4 Y8 A7 a) Q+ ^+ z% J$ ~086 T检验基本原理.mp47 V8 g# e3 G0 T
087 T检验实例.mp4
# i; V2 C* d+ `8 S( ^3 s088 T检验应用条件.mp4
! B' q: A4 }& v. E089 卡方检验.mp46 K+ }, ~8 E" c4 j7 |
090 假设检验中的两类错误.mp4
+ p5 X& E4 J2 z/ v091 Python假设检验实例.mp4
8 C! _& A. V/ \9 h; `6 B092 Python卡方检验实例.mp47 j; R" F/ o4 X
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6.3 更新1 `) V0 {& m- w6 A6 Q& C
1 S& U* a0 M' X6 C$ g
6 p* }0 A2 D# G! ? s- N) K# j) R* T
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发表于 2022-8-24 19:57:03
