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08.Python-百战-python全栈工程师[完结]
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17-数据分析-数学知识
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章节1:补充数学知识
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10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值【更多资源:微信657112023】.mp4
11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开【更多资源:微信657112023】.mp4
12:向量的意义_n维欧式空间空间【更多资源:微信657112023】.mp4
13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除【更多资源:微信657112023】.mp4
14:向量的内积_向量运算法则【更多资源:微信657112023】.mp4
15:学习向量计算的用途举例【更多资源:微信657112023】.mp4
16:向量的范数_范数与正则项的关系【更多资源:微信657112023】.mp4
17:特殊的向量【更多资源:微信657112023】.mp4
18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵【更多资源:微信657112023】.mp4
19:矩阵的运算_加减法_转置【更多资源:微信657112023】.mp4
1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点【更多资源:微信657112023】.mp4
20:矩阵相乘【更多资源:微信657112023】.mp4
21:矩阵的逆矩阵【更多资源:微信657112023】.mp4
22:矩阵的行列式【更多资源:微信657112023】.mp4
23:多元函数求偏导【更多资源:微信657112023】.mp4
24:高阶偏导数_梯度【更多资源:微信657112023】.mp4
25:雅可比矩阵_在神经网络中应用【更多资源:微信657112023】.mp4
26:Hessian矩阵【更多资源:微信657112023】.mp4
27:二次型【更多资源:微信657112023】.mp4
28:补充关于正定负定的理解【更多资源:微信657112023】.mp4
29:特征值和特征向量(1)【更多资源:微信657112023】.mp4
2:线性代数_概率论知识点【更多资源:微信657112023】.mp4
30:特征值和特征向量(2)【更多资源:微信657112023】.mp4
31:特征值分解【更多资源:微信657112023】.mp4
32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导【更多资源:微信657112023】.mp4
33:奇异值分解定义【更多资源:微信657112023】.mp4
34:求解奇异值分解中的UΣV矩阵【更多资源:微信657112023】.mp4
35:奇异值分解性质_数据压缩【更多资源:微信657112023】.mp4
36:SVD用于PCA降维【更多资源:微信657112023】.mp4
37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵【更多资源:微信657112023】.mp4
38:概率论_随机事件与随机事件概率【更多资源:微信657112023】.mp4
39:条件概率_贝叶斯公式【更多资源:微信657112023】.mp4
3:最优化知识_数学内容学习重点【更多资源:微信657112023】.mp4
40:随机变量【更多资源:微信657112023】.mp4
41:数学期望和方差【更多资源:微信657112023】.mp4
42:常用随机变量服从的分布【更多资源:微信657112023】.mp4
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44:最大似然估计思想【更多资源:微信657112023】.mp4
45:最优化的基本概念【更多资源:微信657112023】.mp4
46:迭代求解的原因【更多资源:微信657112023】.mp4
47:梯度下降法思路【更多资源:微信657112023】.mp4
48:梯度下降法的推导【更多资源:微信657112023】.mp4
49:牛顿法公式推导以及优缺点【更多资源:微信657112023】.mp4
4:导数的定义_左导数和右导数【更多资源:微信657112023】.mp4
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