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机器学习---0基础数学学习---第一套
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介绍
全部
解锁式学习
自由式学习
3误差函数
全部任务
1实数的定义(一)
2实数的定义(二)
3实数的定义(三)
4实数的元素个数(一)
5实数的元素个数(二)
6自然数个数少于实数个数(一)
7自然数个数少于实数个数(二)
8无穷大之比较(一)
9无穷大之比较(二)
10级数的收敛
11极限的定义
12极限的四则运算
13极限的复合
14连续性
1元素与极限的知识点回顾
2第一个重要极限定理的证明(一)
3第一个重要极限定理的证明(二)
4夹逼定理
5第二个重要极限定理的证明
1导数的定义
2初等函数的导数
3反函数的导数(一)
4反函数的导数(二)
5复合函数的导数
6泰勒展开
7罗尔定理
8微分中值定理和柯西中值定理
9洛比塔法则
10泰勒展开的证明
1泰勒展开
2展开半径
3欧拉公式
4泰勒展开求极限(一)
5泰勒展开求极限(二)
1偏导数的对称性
2链式法则
3梯度算符、拉氏算符
1黎曼积
2微积分基本定理
3分部积分(一)
4分部积分(二)
1标准正态分布
2中心极限定理
3误差函数
4二维正态分布
5多维正态分布
1梯度优化(一)
2梯度优化(二)
3概率基础
4概率与事件
5贝叶斯推理(一)
6贝叶斯推理(二)
7贝叶斯推理(三)
8辛普森案件
9贝叶斯推理深入
10贝叶斯于机器学习(一)
11贝叶斯于机器学习(二)
12贝叶斯决策(一)
13贝叶斯决策(二)
14贝叶斯决策(三)
1线代数知识点回顾
2矩阵表示线变化
3可矩阵表示坐标变化
4相似矩阵
5相似矩阵表示相同线变化
6线代数解微分方程
7矩阵的运算—转秩(一)
8矩阵的运算—转秩(二)
9等价关系
10等价类
11行列式(一)
12行列式(二)
13行列式(三)
1线代数知识点回顾
2例题讲解(一)
3例题讲解(二)
4例题讲解(三)
5特征值与特征向量的物理意义
6特征值与特征向量的性质(一)
7特征值与特征向量的性质(二)
8本征值的计算(一)
9本征值的计算(二)
10线代数核心定理
11对偶空间(一)
12对偶空间(二)
13欧氏空间与闵氏空间
14厄米矩阵
1课程Overview
2回顾统计学(一)
3回顾统计学(二)
4回顾统计学(三)
5回顾数据科学(一)
6回顾数据科学(二)和教材介绍
7R和RStudio等介绍(一)
8R和RStudio等介绍(二)
9随机变量(一)
10随机变量(二)
11换门的概率模拟计算(一)
12换门的概率模拟计算(二)
13换门的概率模拟计算(三)
1课程Overview
2理解统计思想(一)
3理解统计思想(二)
4理解统计思想(三)
5概率空间
6随机变量(一)
7随机变量(二)
8随机变量(三)
9随机变量(四)
10参数估计(一)
11参数估计(二)
12假设检验(一)
13假设检验(二)
1实数的定义(一)
2实数的定义(二)
3实数的定义(三)
4实数的元素个数(一)
5实数的元素个数(二)
6自然数个数少于实数个数(一)
7自然数个数少于实数个数(二)
8无穷大之比较(一)
9无穷大之比较(二)
10级数的收敛
11极限的定义
12极限的四则运算
13极限的复合
14连续性
1元素与极限的知识点回顾
2第一个重要极限定理的证明(一)
3第一个重要极限定理的证明(二)
4夹逼定理
5第二个重要极限定理的证明
1导数的定义
2初等函数的导数
3反函数的导数(一)
4反函数的导数(二)
5复合函数的导数
6泰勒展开
7罗尔定理
8微分中值定理和柯西中值定理
9洛比塔法则
10泰勒展开的证明
1泰勒展开
2展开半径
3欧拉公式
4泰勒展开求极限(一)
5泰勒展开求极限(二)
1偏导数的对称性
2链式法则
3梯度算符、拉氏算符
1黎曼积
2微积分基本定理
3分部积分(一)
4分部积分(二)
1标准正态分布
2中心极限定理
3误差函数
4二维正态分布
5多维正态分布
1梯度优化(一)
2梯度优化(二)
3概率基础
4概率与事件
5贝叶斯推理(一)
6贝叶斯推理(二)
7贝叶斯推理(三)
8辛普森案件
9贝叶斯推理深入
10贝叶斯于机器学习(一)
11贝叶斯于机器学习(二)
12贝叶斯决策(一)
13贝叶斯决策(二)
14贝叶斯决策(三)
1线代数知识点回顾
2矩阵表示线变化
3可矩阵表示坐标变化
4相似矩阵
5相似矩阵表示相同线变化
6线代数解微分方程
7矩阵的运算—转秩(一)
8矩阵的运算—转秩(二)
9等价关系
10等价类
11行列式(一)
12行列式(二)
13行列式(三)
1线代数知识点回顾
2例题讲解(一)
3例题讲解(二)
4例题讲解(三)
5特征值与特征向量的物理意义
6特征值与特征向量的性质(一)
7特征值与特征向量的性质(二)
8本征值的计算(一)
9本征值的计算(二)
10线代数核心定理
11对偶空间(一)
12对偶空间(二)
13欧氏空间与闵氏空间
14厄米矩阵
1课程Overview
2回顾统计学(一)
3回顾统计学(二)
4回顾统计学(三)
5回顾数据科学(一)
6回顾数据科学(二)和教材介绍
7R和RStudio等介绍(一)
8R和RStudio等介绍(二)
9随机变量(一)
10随机变量(二)
11换门的概率模拟计算(一)
12换门的概率模拟计算(二)
13换门的概率模拟计算(三)
1课程Overview
2理解统计思想(一)
3理解统计思想(二)
4理解统计思想(三)
5概率空间
6随机变量(一)
7随机变量(二)
8随机变量(三)
9随机变量(四)
10参数估计(一)
11参数估计(二)
12假设检验(一)
13假设检验(二)
上阶段考核通过卡点
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2、概率基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)
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1、高数基础---人工智能AI数学基础(完全0基础数学)
512
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