• อัปโหลด

ความรู้พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง 6️⃣|02 Broadcasting และการดำเนินการของเมทริกซ์: NumPy บรรลุพีชคณิตเชิงเส้นได้อย่างไร

494
0
2026-10-01 15:59:54
14
6
44
แชร์
做科研的在美夜猫子 本科生 留言邮箱:serena.g.hq@gmail.com 自己复习顺便记录 私信暂不回复
14.4K การเล่น
ข้อมูลเบื้องต้น
机器学习前置知识 1️⃣|数学基础:常见概念、符号与公式的英文读法
14:16
机器学习前置知识 2️⃣|线性代数(上):Vector、Matrix、Inner Product 与 Projection
28:45
机器学习前置知识 2️⃣|线性代数(下):Rank、Eigenvalue、SVD 与 PCA
01:04:25
机器学习前置知识 3️⃣|微积分:Gradient、Jacobian、Hessian 与常见公式的英文读法
31:29
机器学习前置知识 3️⃣|01 从 Derivative 到 Gradient Descent:为什么负梯度方向能让 Loss 降得最快?
29:35
机器学习前置知识 3️⃣|02 Jacobian、Hessian 与 Matrix Calculus:高维模型到底怎么求导?
31:32
机器学习前置知识 3️⃣|03 Chain Rule 与 Backpropagation:神经网络到底是怎么计算梯度的?
16:56
机器学习前置知识 4️⃣|概率论与统计:关键词汇、符号与公式的英文读法
14:26
ความรู้พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง 4️⃣|01 ตัวแปรสุ่มและการแจกแจงความน่าจะเป็น: จะอธิบายความไม่แน่นอนอย่างไร?
40:52
ความรู้พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง 4️⃣ | 02 ค่าคาดหวัง, ความแปรปรวน และกฎจำนวนมาก: จากการแจกแจงสู่ตัวอย่าง
53:02
ความรู้พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) 4️⃣|03 ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและทฤษฎีบทของเบย์: จะอัปเดตการตัดสินใจด้วยหลักฐานอย่างไร?
15:45
ความรู้พื้นฐานก่อนเรียนแมชชีนเลิร์นนิง 4️⃣|04 จากฟังก์ชันควรจะเป็น (Likelihood Function) สู่การประมาณค่าควรสูงสุด MLE: พารามิเตอร์ของโมเดลเรียนรู้มาได้อย่างไร?
39:15
机器学习前置知识 4️⃣|05 从 MAP 到 Cross-Entropy:Loss Function 为什么可以从概率推出来?
43:29
机器学习前置知识 5️⃣|01 从 Objective Function 到 Empirical Risk:模型到底在优化什么?
37:16
机器学习前置知识 5️⃣|02 Gradient Descent:模型参数到底是如何一步步更新的?
26:45
机器学习前置知识 5️⃣|03 从 Local Minimum 到 Convexity:为什么凸优化更容易求解?
41:22
ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง 5️⃣|04 L1 และ L2 Regularization: เหตุใด Regularization จึงสามารถป้องกัน Overfitting ได้?
22:26
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง 5️⃣|05 การเพิ่มประสิทธิภาพแบบมีข้อจำกัดและตัวคูณลากรองจ์: ข้อจำกัดเข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
11:45
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง 6️⃣|01 พื้นฐานอาร์เรย์ NumPy: รูปร่าง, การจัดทำดัชนี และการปรับรูปร่าง
34:05
ความรู้พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง 6️⃣|02 Broadcasting และการดำเนินการของเมทริกซ์: NumPy บรรลุพีชคณิตเชิงเส้นได้อย่างไร
18:06
ความรู้พื้นฐานก่อนการเรียนรู้ของเครื่อง 6️⃣|03 Vectorization: จากสูตรสู่การคำนวณการเรียนรู้ของเครื่อง
12:02
บริการลูกค้า
ด้านบน
赛事库 课堂 2021拜年纪