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人工智能数学基础 [MP4] (1.73G)

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人工智能数学基础 [MP4] (1.73G)

『课程目录』:   
001 课程简介.mp4
002 函数.mp4
003 极限.mp4
004 无穷小与无穷大.mp4
005 连续性与导数.mp4
006 偏导数.mp4
007 方向导数.mp4
008 梯度.mp4
009 微积分基本想法.mp4
010 微积分的解释.mp4
011 定积分.mp4
012 定积分性质.mp4
013 牛顿 莱布尼茨公式.mp4
014 泰勒公式出发点.mp4
015 一点一世界.mp4
016 阶数的作用.mp4
017 阶乘的作用.mp4
018 拉格朗日乘子法.mp4
019 求解拉格朗日乘子法.mp4
020 行列式概述.mp4
021 矩阵与数据的关系.mp4
022 矩阵基本操作.mp4
023 矩阵的几种变换.mp4
024 矩阵的秩.mp4
025 内积与正交.mp4
026 特征值与特征向量.mp4
027 特征空间与应用.mp4
028 SVD要解决的问题.mp4
029 特征值分解.mp4
030 SVD矩阵分解.mp4
031 离散型随机变量.mp4
032 连续型随机变量.mp4
033 简单随机抽样.mp4
034 似然函数.mp4
035 极大似然估计.mp4
036 概率与频率.mp4
037 古典概型.mp4
038 条件概率.mp4
039 条件概率小例子.mp4
040 独立性.mp4
041 二维离散型随机变量.mp4
042 二维连续型随机变量.mp4
043 边缘分布.mp4
044 期望.mp4
045 期望求解.mp4
046 马尔科夫不等式.mp4
047 切比雪夫不等式.mp4
048 后验概率估计.mp4
049 贝叶斯拼写纠错实例.mp4
050 垃圾邮件过滤实例 3.mp4
051 正太分布.mp4
052 二项式分布.mp4
053 泊松分布.mp4
054 均匀分布.mp4
055 卡方分布.mp4
056 beta分布.mp4
057 核函数的目的.mp4
058 线性核函数.mp4
059 多项式核函数.mp4
060 核函数实例.mp4
061 高斯核函数.mp4
062 参数的影响.mp4
063 熵的概念.mp4
064 熵的大小意味着什么.mp4
065 激活函数.mp4
067 回归分析概述.mp4
068 回归方程定义.mp4
069 误差项的定义.mp4
070 最小二乘法推导与求解.mp4
071 回归方程求解小例子.mp4
072 回归直线拟合优度.mp4
074 Python工具包介绍.mp4
075 statsmodels回归分析.mp4
076 高阶与分类变量实例.mp4
077 案例:汽车价格预测任务概述.mp4
078 缺失值填充.mp4
079 特征相关性.mp4
080 预处理问题.mp4
081 回归求解.mp4
082 假设检验基本思想.mp4
083 左右侧检验与双侧检验.mp4
084 Z检验基本原理.mp4
085 Z检验实例.mp4
086 T检验基本原理.mp4
087 T检验实例.mp4
088 T检验应用条件.mp4
089 卡方检验.mp4
090 假设检验中的两类错误.mp4
091 Python假设检验实例.mp4
092 Python卡方检验实例.mp4

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