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机器学习---0基础数学学习---第一套
第54任务： 8辛普森案件
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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）
