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机器学习中的数学基础
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课程列表
【第1集】01.微积分和梯度(上)
【第2集】01.微积分和梯度(中)
【第3集】01.微积分和梯度(下)
【第4集】02.Taylor展式与拟牛顿(上)
【第5集】02.Taylor展式与拟牛顿(中)
【第6集】02.Taylor展式与拟牛顿(下)
【第7集】03.概率论基础(上)
【第8集】03.概率论基础(中)
【第9集】03.概率论基础(下)
【第10集】04.概率计算与拒绝采样(上)
【第11集】04.概率计算与拒绝采样(下)
【第12集】05.期望和方差(上)
【第13集】05.期望和方差(下)
【第14集】06.协方差(上)
【第15集】06.协方差(下)
【第16集】07.偏度和峰度(上)
【第17集】07.偏度和峰度(下)
【第18集】08.中心极限定理
【第19集】09.矩估计(上)
【第20集】09.矩估计(下)
【第21集】10.极大似然估计(上)
【第22集】10.极大似然估计(下)
【第23集】11.重新理解矩阵(上)
【第24集】11.重新理解矩阵(下)
【第25集】12.四个基本的子空间(上)
【第26集】12.四个基本的子空间(中)
【第27集】12.四个基本的子空间(下)
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