人工智能-必备数学基础视频课程

admin · 发表于 2019-7-25 17:32:43

第1章高档数学根本58分钟8节
1-1课程简介[免费试看]04:00
1-2函数[免费试看]05:27
1-3极限06:43
1-4无穷小与无穷大06:33
1-5持续型与偏导数08:58
1-6偏导数07:01
1-7偏领导数08:24
1-8梯度11:26
第2章微积分39分钟5节
2-1微积分根基想法06:06
2-2微积分的诠释08:01
2-3定积分08:32
2-4定积分性质05:28
2-5牛顿-莱布尼茨公式11:36
第3章泰勒公式与拉格朗日50分钟6节
3-1泰勒公式动身点06:13
3-2一点一天下09:58
3-3阶数的感化08:07
3-4阶乘的感化05:54
3-5拉格朗日乘子法09:53
3-6求解拉格朗日乘子法10:05
第4章线性代数根本56分钟6节
4-1行列式概述05:43
4-2矩阵与数据的关系09:25
4-3矩阵根基操纵12:11
4-4矩阵的几种变更05:30
4-5矩阵的秩12:40
4-6内积与正交11:27
第5章特征值与矩阵分化36分钟5节
5-1特征值与特征向量07:25
5-2特征空间与利用04:31
5-3SVD要处理的题目07:17
5-4特征值分化05:45
5-5SVD矩阵分化11:52
第6章随机变量与几率估量37分钟5节
6-1离散型随机变量07:49
6-2持续型随机变量09:32
6-3简单随机抽样02:30
6-4似然函数07:34
6-5极大似然估量10:16
第7章几率论根本2小时6分钟15节
7-1几率与频次06:50
7-2古典概型06:23
7-3条件几率08:33
7-4条件几率小例子05:35
7-5自力性07:15
7-6二维离散随机变量08:03
7-7二保持续型随机变量05:29
7-8边沿散布09:36
7-9期望04:20
7-10期望求解08:38
7-11马尔科夫不等式08:35
7-12切比雪夫不等式11:14
7-13后验几率估量10:04
7-14贝叶斯拼写纠错实例11:46
7-15渣滓邮件过滤实例14:09
第8章数据科学你得晓得的几种散布1小时10分钟6节
8-1正太散布19:23
8-2二项式散布11:02
8-3泊松散布15:55
8-4均匀散布03:22
8-5卡方散布05:35
8-6beta散布14:54
第9章核函数变更41分钟6节
9-1核函数的目标06:37
9-2线性核函数05:43
9-3多项式核函数04:34
9-4核函数实例06:53
9-5高斯核函数08:51
9-6参数的影响08:36
第10章熵与激活函数33分钟4节
10-1熵的概念04:50
10-2熵的巨细意味着什么12:09
10-3激活函数06:30
10-4激活函数的题目09:59
第11章回归分析2小时22分钟15节
11-1回归分析概述07:11
11-2回归方程界说04:42
11-3误差项的界说07:48
11-4最小二乘法推导与求解12:41
11-5回归方程求解小例子06:32
11-6回归直线拟合优度11:08
11-7多元与曲线回归题目08:26
11-8Python工具包先容05:01
11-9statsmodels回归分析09:38
11-10高阶与分类变量实例12:06
11-11案例：汽车价格猜测使命概述09:19
11-12缺失值添补13:36
11-13特征相关性13:47
11-14预处置题目07:05
11-15回归求解13:23
第12章假定检验1小时57分钟11节
12-1假定检验根基思惟12:28
12-2左右侧检验与两侧检验14:20
12-3Z检验根基道理07:03
12-4Z检验实例14:06
12-5T检验根基道理13:02
12-6T检验实例06:17
12-7T检验利用条件07:43
12-8卡方检验11:28
12-9假定检验中的两类毛病10:01
12-10Python假定检验实例12:34
12-11Python卡方检验实例07:59
第13章相关分析1小时12分钟7节
13-1相关分析概述09:03
13-2皮尔森相关系数08:16
13-3计较与检验13:05
13-4斯皮尔曼品级相关14:06
13-5肯德尔系数06:48
13-6质量相关分析13:33
13-7偏相关与复相关07:34
第14章方差分析58分钟6节
14-1方差分析概述06:48
14-2方差的比力11:50
14-3方差分析计较方式14:00
14-4方差分析中的多重比力08:15
14-5多身分方差分析09:25
14-6Python方差分析实例08:34
第15章聚类分析1小时32分钟9节
15-1条理聚类概述04:41
15-2条理聚类流程12:10
15-3条理聚类实例11:33
15-4KMEANS算法概述11:33
15-5KMEANS工作流程09:42
15-6KMEANS迭代可视化展现08:19
15-7DBSCAN聚类算法11:03
15-8DBSCAN工作流程15:03
15-9DBSCAN可视化展现08:52
第16章贝叶斯分析1小时56分钟14节
16-1贝叶斯分析概述07:22
16-2几率的诠释06:06
16-3贝叶斯学派与典范统计学派的争辩05:49
16-4贝叶斯算法概述06:58
16-5贝叶斯推导实例07:37
16-6贝叶斯拼写纠错实例11:46
16-7渣滓邮件过滤实例14:09
16-8贝叶斯诠释10:50
16-9典范求解思绪08:16
16-10MCMC概述11:03
16-11PYMC3概述05:40
16-12模子诊断09:53
16-13模子决议10:48
16-14作业
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