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机器学习---0基础数学学习---第一套
简介
分类
Math
课程标签：
math
查看课程
任务列表
第1任务: 1实数的定义（一）
第2任务: 2实数的定义（二）
第3任务: 3实数的定义（三）
第4任务: 4实数的元素个数（一）
第5任务: 5实数的元素个数（二）
第6任务: 6自然数个数少于实数个数（一）
第7任务: 7自然数个数少于实数个数（二）
第8任务: 8无穷大之比较（一）
第9任务: 9无穷大之比较（二）
第10任务: 10级数的收敛
第11任务: 11极限的定义
第12任务: 12极限的四则运算
第13任务: 13极限的复合
第14任务: 14连续性
第15任务: 1元素与极限的知识点回顾
第16任务: 2第一个重要极限定理的证明（一）
第17任务: 3第一个重要极限定理的证明（二）
第18任务: 4夹逼定理
第19任务: 5第二个重要极限定理的证明
第20任务: 1导数的定义
第21任务: 2初等函数的导数
第22任务: 3反函数的导数（一）
第23任务: 4反函数的导数（二）
第24任务: 5复合函数的导数
第25任务: 6泰勒展开
第26任务: 7罗尔定理
第27任务: 8微分中值定理和柯西中值定理
第28任务: 9洛比塔法则
第29任务: 10泰勒展开的证明
第30任务: 1泰勒展开
第31任务: 2展开半径
第32任务: 3欧拉公式
第33任务: 4泰勒展开求极限（一）
第34任务: 5泰勒展开求极限（二）
第35任务: 1偏导数的对称性
第36任务: 2链式法则
第37任务: 3梯度算符、拉氏算符
第38任务: 1黎曼积
第39任务: 2微积分基本定理
第40任务: 3分部积分（一）
第41任务: 4分部积分（二）
第42任务: 1标准正态分布
第43任务: 2中心极限定理
第44任务: 3误差函数
第45任务: 4二维正态分布
第46任务: 5多维正态分布
第47任务: 1梯度优化（一）
第48任务: 2梯度优化（二）
第49任务: 3概率基础
第50任务: 4概率与事件
第51任务: 5贝叶斯推理（一）
第52任务: 6贝叶斯推理（二）
第53任务: 7贝叶斯推理（三）
第54任务: 8辛普森案件
第55任务: 9贝叶斯推理深入
第56任务: 10贝叶斯于机器学习（一）
第57任务: 11贝叶斯于机器学习（二）
第58任务: 12贝叶斯决策（一）
第59任务: 13贝叶斯决策（二）
第60任务: 14贝叶斯决策（三）
第61任务: 1线代数知识点回顾
第62任务: 2矩阵表示线变化
第63任务: 3可矩阵表示坐标变化
第64任务: 4相似矩阵
第65任务: 5相似矩阵表示相同线变化
第66任务: 6线代数解微分方程
第67任务: 7矩阵的运算—转秩（一）
第68任务: 8矩阵的运算—转秩（二）
第69任务: 9等价关系
第70任务: 10等价类
第71任务: 11行列式（一）
第72任务: 12行列式（二）
第73任务: 13行列式（三）
第74任务: 1线代数知识点回顾
第75任务: 2例题讲解（一）
第76任务: 3例题讲解（二）
第77任务: 4例题讲解（三）
第78任务: 5特征值与特征向量的物理意义
第79任务: 6特征值与特征向量的性质（一）
第80任务: 7特征值与特征向量的性质（二）
第81任务: 8本征值的计算（一）
第82任务: 9本征值的计算（二）
第83任务: 10线代数核心定理
第84任务: 11对偶空间（一）
第85任务: 12对偶空间（二）
第86任务: 13欧氏空间与闵氏空间
第87任务: 14厄米矩阵
第88任务: 1课程Overview
第89任务: 2回顾统计学（一）
第90任务: 3回顾统计学（二）
第91任务: 4回顾统计学（三）
第92任务: 5回顾数据科学（一）
第93任务: 6回顾数据科学（二）和教材介绍
第94任务: 7R和RStudio等介绍（一）
第95任务: 8R和RStudio等介绍（二）
第96任务: 9随机变量（一）
第97任务: 10随机变量（二）
第98任务: 11换门的概率模拟计算（一）
第99任务: 12换门的概率模拟计算（二）
第100任务: 13换门的概率模拟计算（三）
第101任务: 1课程Overview
第102任务: 2理解统计思想（一）
第103任务: 3理解统计思想（二）
第104任务: 4理解统计思想（三）
第105任务: 5概率空间
第106任务: 6随机变量（一）
第107任务: 7随机变量（二）
第108任务: 8随机变量（三）
第109任务: 9随机变量（四）
第110任务: 10参数估计（一）
第111任务: 11参数估计（二）
第112任务: 12假设检验（一）
第113任务: 13假设检验（二）
