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入门机器学习必备的数学基础

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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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