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人工智能-必备数学基础,资源教程下载

木马童年 2020-6-13 19:19 174 0

课程名称人工智能-必备数学基础视频课程 课程目录第1章高等数学基础58分钟8节1-1课程简介04:001-2函数05:271-3极限06:431-4无穷小与无穷大06:331-5连续型与偏导数08:581-6偏导数07:011-7方向导数08:241-8梯度11:26第 ...

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       课程名称

            人工智能-必备数学基础视频课程

       课程目录

       第1章高等数学基础58分钟8节

1-1课程简介04:00

1-2函数05:27

1-3极限06:43

1-4无穷小与无穷大06:33

1-5连续型与偏导数08:58

1-6偏导数07:01

1-7方向导数08:24

1-8梯度11:26

第2章微积分39分钟5节

2-1微积分基本想法06:06

2-2微积分的解释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泰勒公式出发点06:13

3-2一点一世界09:58

3-3阶数的作用08:07

3-4阶乘的作用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章线性代数基础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矩阵基本操作12:11

4-4矩阵的几种变换05:30

4-5矩阵的秩12:40

4-6内积与正交11:27

第5章特征值与矩阵分解36分钟5节

5-1特征值与特征向量07:25

5-2特征空间与应用04:31

5-3SVD要解决的问题07:17

5-4特征值分解05:45

5-5SVD矩阵分解11:52

第6章随机变量与概率估计37分钟5节

6-1离散型随机变量07:49

6-2连续型随机变量09:32

6-3简单随机抽样02:30

6-4似然函数07:34

6-5极大似然估计10:16

第7章概率论基础2小时6分钟15节

7-1概率与频率06:50

7-2古典概型06:23

7-3条件概率08:33

7-4条件概率小例子05:35

7-5独立性07:15

7-6二维离散随机变量08:03

7-7二维连续型随机变量05:29

7-8边缘分布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后验概率估计10:04

7-14贝叶斯拼写纠错实例11:46

7-15垃圾邮件过滤实例14:09

第8章数据科学你得知道的几种分布1小时10分钟6节

8-1正太分布19:23

8-2二项式分布11:02

8-3泊松分布15:55

8-4均匀分布03:22

8-5卡方分布05:35

8-6beta分布14:54

第9章核函数变换41分钟6节

9-1核函数的目的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熵的大小意味着什么12:09

10-3激活函数06:30

10-4激活函数的问题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回归方程定义04:42

11-3误差项的定义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多元与曲线回归问题08:26

11-8Python工具包介绍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:汽车价格预测任务概述09:19

11-12缺失值填充13:36

11-13特征相关性13:47

11-14预处理问题07:05

11-15回归求解13:23

第12章假设检验1小时57分钟11节

12-1假设检验基本思想12:28

12-2左右侧检验与双侧检验14:20

12-3Z检验基本原理07:03

12-4Z检验实例14:06

12-5T检验基本原理13:02

12-6T检验实例06:17

12-7T检验应用条件07:43

12-8卡方检验11:28

12-9假设检验中的两类错误10:01

12-10Python假设检验实例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计算与检验13:05

13-4斯皮尔曼等级相关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方差的比较11:50

14-3方差分析计算方法14:00

14-4方差分析中的多重比较08:15

14-5多因素方差分析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层次聚类概述04:41

15-2层次聚类流程12:10

15-3层次聚类实例11:33

15-4KMEANS算法概述11:33

15-5KMEANS工作流程09:42

15-6KMEANS迭代可视化展示08:19

15-7DBSCAN聚类算法11:03

15-8DBSCAN工作流程15:03

15-9DBSCAN可视化展示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概率的解释06:06

16-3贝叶斯学派与经典统计学派的争论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垃圾邮件过滤实例14:09

16-8贝叶斯解释10:50

16-9经典求解思路08:16

16-10MCMC概述11:03

16-11PYMC3概述05:40

16-12模型诊断09:53

16-13模型决策10:48

16-14作业

数据科学 回归分析 聚类分析
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