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网盘目录系统教程
10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值_ev.mp4
11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开_ev.mp4
12：向量的意义_n维欧式空间空间_ev.mp4
13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除_ev.mp4
14：向量的内积_向量运算法则_ev.mp4
15：学习向量计算的用途举例_ev.mp4
16：向量的范数_范数与正则项的关系_ev.mp4
17：特殊的向量_ev.mp4
18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵_ev.mp4
19：矩阵的运算_加减法_转置_ev.mp4
1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点_ev.mp4
20：矩阵相乘_ev.mp4
21：矩阵的逆矩阵_ev.mp4
22：矩阵的行列式_ev.mp4
23：多元函数求偏导_ev.mp4
24：高阶偏导数_梯度_ev.mp4
25：雅可比矩阵_在神经网络中应用_ev.mp4
26：Hessian矩阵_ev.mp4
27：二次型_ev.mp4
28：补充关于正定负定的理解_ev.mp4
29：特征值和特征向量(1)_ev.mp4
2：线性代数_概率论知识点_ev.mp4
30：特征值和特征向量(2)_ev.mp4
31：特征值分解_ev.mp4
32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导_ev.mp4
33：奇异值分解定义_ev.mp4
34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵_ev.mp4
35：奇异值分解性质_数据压缩_ev.mp4
36：SVD用于PCA降维_ev.mp4
37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵_ev.mp4
38：概率论_随机事件与随机事件概率_ev.mp4
39：条件概率_贝叶斯公式_ev.mp4
3：最优化知识_数学内容学习重点_ev.mp4
40：随机变量_ev.mp4
41：数学期望和方差_ev.mp4
42：常用随机变量服从的分布_ev.mp4
43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布_ev.mp4
44：最大似然估计思想_ev.mp4
45：最优化的基本概念_ev.mp4
46：迭代求解的原因_ev.mp4
47：梯度下降法思路_ev.mp4
48：梯度下降法的推导_ev.mp4
49：牛顿法公式推导以及优缺点_ev.mp4
4：导数的定义_左导数和右导数_ev.mp4
50：坐标下降法_数值优化面临的问题_ev.mp4
51：凸集_ev.mp4
52：凸函数_ev.mp4
53：凸优化的性质_一般表达形式_ev.mp4
54：拉格朗日函数_ev.mp4
55：导学-统计学介绍_ev.mp4
56：数据和变量_ev.mp4
57：描述统计概述_ev.mp4
58：分类变量的描述_ev.mp4
59：等距数值变量的描述_ev.mp4
5：导数的几何意义和物理意义_ev.mp4
60：等比数值变量的描述_ev.mp4
61：总体与样本_ev.mp4
62：统计量、抽样分布的概念_ev.mp4
63：三个常用的抽样分布_ev.mp4
64：样本均值与样本方差的分布_ev.mp4
65：点估计_ev.mp4
66：区间估计_ev.mp4
67：求置信区间的步骤_ev.mp4
68：正态总体均值的置信区间（方差已知）_ev.mp4
69：正态总体均值的置信区间(方差未知)_ev.mp4
6：常见函数的求导公式_ev.mp4
70：正态总体方差的置信区间(总体均值未知)_ev.mp4
71：两正态总体均值差的置信区间(两个方差已知)_ev.mp4
72：两正态总体均值差的置信区间(方差不等且未知)_ev.mp4
73：假设检验介绍_ev.mp4
74：小概率事件与假设检验基本原理_ev.mp4
75：假设检测的步骤_ev.mp4
76：单样本Z检验_ev.mp4
77：单样本t检验_ev.mp4
78：两个独立样本的Z检验_ev.mp4
79：两个独立样本的t检验(方差未知且相等)_ev.mp4
7：导数求解的四则运算法则_ev.mp4
80：两个独立样本的t检验(方差未知且不等)_ev.mp4
81：配对t检验_ev.mp4
82：卡方检验_ev.mp4
83：F检验_ev.mp4
84：z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件_ev.mp4
85：方差分析的核心_ev.mp4
86：单因素方差分析的前提条件_ev.mp4
87：单因素方差分析_ev.mp4
88：多重比较_ev.mp4
8：复合函数求导法则_ev.mp4
9：推导激活函数的导函数_ev.mp4
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