机器学习的数学基础(53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计)
名称：机器学习的数学基础(53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计)描述：这套课程系统讲解了机器学习所需的数学基础，涵盖高等数学、线性代数、概率论和优化方法四大模块。课程从微分基础(泰勒展开、梯度下降)到线性代数(矩阵分解、正定性)，再到概率统计(贝叶斯定理、EM算法)，最后到优化方法(牛顿法、KKT条件)，共53集内容。通过理论推导与实例结合，帮助学习者掌握机器学习背后的数学原理，适合希望夯实数学基础的AI学习者。
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└─机器学习的数学基础（53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计）
├─第1章-微分上
│ 1-1 课程介绍.mp4
│ 1-10 本集总结.mp4
│ 1-2 O（n）.mp4
│ 1-3 极限.mp4
│ 1-4 导数.mp4
│ 1-5 求导方法.mp4
│ 1-6 费马定理.mp4
│ 1-7 函数逼近.mp4
│ 1-8 泰勒展开.mp4
│ 1-9 凸函数.mp4
│
├─第2章-微分下
│ 2-1 本集介绍.mp4
│ 2-10 本集总结.mp4
│ 2-2 多元函数.mp4
│ 2-3 偏导数.mp4
│ 2-4 方向导数.mp4
│ 2-5 可微.mp4
│ 2-6 梯度.mp4
│ 2-7 链式法则.mp4
│ 2-8 Hessian矩阵.mp4
│ 2-9 拉格朗日乘数法.mp4
│
├─第3章-线性代数
│ 3-1 本集介绍.mp4
│ 3-10 本集总结.mp4
│ 3-2 向量矩阵张量.mp4
│ 3-3 向量与矩阵运算.mp4
│ 3-4 张量的运算.mp4
│ 3-5 矩阵的逆与伪逆.mp4
│ 3-6 行列式.mp4
│ 3-7 线性方程组.mp4
│ 3-8 二次型与正定性.mp4
│ 3-9 矩阵分解.mp4
│
├─第4章-概率统计
│ 4-1 本集介绍.mp4
│ 4-10 zuida后验估计.mp4
│ 4-11 蒙特卡洛方法.mp4
│ 4-12 Bootstrap方法.mp4
│ 4-13 EM算法.mp4
│ 4-14 本集总结.mp4
│ 4-2 随机变量与概率分布.mp4
│ 4-3 贝叶斯定理.mp4
│ 4-4 期望、方差与条件数学期望.mp4
│ 4-5 大数定律.mp4
│ 4-6 特征函数与中心极限定理.mp4
│ 4-7 统计学基本概念.mp4
│ 4-8 统计学基本概念.mp4
│ 4-9 极大似然估计.mp4
│
└─第5章-zui优化方法
5-1 5.1 本集简介.mp4
5-2 优化问题简介.mp4
5-3 最速下降法.mp4
5-4 共轭梯度法.mp4
5-5 牛顿法.mp4
5-6 拟牛顿法.mp4
5-7 约束非线性优化.mp4
5-8 KKT条件.mp4
5-9 本集总结.mp4
谢谢分享哦 感谢楼主分享。
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