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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【学习】.mp4
11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开【学习】.mp4
12:向量的意义_n维欧式空间空间【学习】.mp4
13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除【学习】.mp4
14:向量的内积_向量运算法则【学习】.mp4
15:学习向量计算的用途举例【学习】.mp4
16:向量的范数_范数与正则项的关系【学习】.mp4
17:特殊的向量【学习】.mp4
18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵【学习】.mp4
19:矩阵的运算_加减法_转置【学习】.mp4
1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点【学习】.mp4
20:矩阵相乘【学习】.mp4
21:矩阵的逆矩阵【学习】.mp4
22:矩阵的行列式【学习】.mp4
23:多元函数求偏导【学习】.mp4
24:高阶偏导数_梯度【学习】.mp4
25:雅可比矩阵_在神经网络中应用【学习】.mp4
26:Hessian矩阵【学习】.mp4
27:二次型【学习】.mp4
28:补充关于正定负定的理解【学习】.mp4
29:特征值和特征向量(1)【学习】.mp4
2:线性代数_概率论知识点【学习】.mp4
30:特征值和特征向量(2)【学习】.mp4
31:特征值分解【学习】.mp4
32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导【学习】.mp4
33:奇异值分解定义【学习】.mp4
34:求解奇异值分解中的UΣV矩阵【学习】.mp4
35:奇异值分解性质_数据压缩【学习】.mp4
36:SVD用于PCA降维【学习】.mp4
37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵【学习】.mp4
38:概率论_随机事件与随机事件概率【学习】.mp4
39:条件概率_贝叶斯公式【学习】.mp4
3:最优化知识_数学内容学习重点【学习】.mp4
40:随机变量【学习】.mp4
41:数学期望和方差【学习】.mp4
42:常用随机变量服从的分布【学习】.mp4
43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布【学习】.mp4
44:最大似然估计思想【学习】.mp4
45:最优化的基本概念【学习】.mp4
46:迭代求解的原因【学习】.mp4
47:梯度下降法思路【学习】.mp4
48:梯度下降法的推导【学习】.mp4
49:牛顿法公式推导以及优缺点【学习】.mp4
4:导数的定义_左导数和右导数【学习】.mp4
50:坐标下降法_数值优化面临的问题【学习】.mp4
51:凸集【学习】.mp4
52:凸函数【学习】.mp4
53:凸优化的性质_一般表达形式【学习】.mp4
54:拉格朗日函数【学习】.mp4
5:导数的几何意义和物理意义【学习】.mp4
6:常见函数的求导公式【学习】.mp4
7:导数求解的四则运算法则【学习】.mp4
8:复合函数求导法则【学习】.mp4
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