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数据科学的数学基础

4.0万

68

2019-05-19 14:33:12

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微积分、线性代数以及最优化理论基础是机器学习领域所需的基本数学理论。本课程主要介绍微积分理论中的一元微分学、一元积分学和多元微分学，线性代数中的线性方程组和矩阵的基本运算，以及最优化理论基础中的经典理论和算法。课程适合零基础或者需要回顾相关知识的同学。声音甜美的小姐姐讲的不错！！！资料下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1KU3ZbyhW46Rh5LIiBO2bcg 提取码: butk

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课时1_ 概论和集合的定义

13:29

课时2 逼疯康托的实数集理论

35:16

课时4 函数及特殊函数

26:03

第1节序列极限的定义

25:37

第2节序列极限的性质与夹逼定理

21:52

第3节重要极限

14:54

第4节无穷小量，无穷大量和一组重要的阶的比较关系

22:20

第5节聚点原理

13:18

第1节函数极限及其性质

29:09

第2节重要极限与等价无穷小

24:33

第3节连续函数

20:42

第1节导数的概念（那些年，扛起牛顿的胡克）

15:06

第2节定义法求导

13:35

第3节函数四则运算的导数与反函数求导法则

09:05

第4节复合函数，隐函数，参数式求导

27:37

第5节不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”

27:45

第1节一阶微分

21:43

第2节高阶导数

21:02

第3节高阶微分

06:35

第1节罗尔中值定理与拉格朗日中值定理

17:04

第2节柯西空降科学院遭排挤

24:25

第3节泰勒公式与泰勒的克妻属性

38:59

第5节泰勒公式的余项估计

23:35

第6节极值问题与导数

14:30

第7节函数凹凸性

35:20

第8节无卵用的渐近线与函数作图

24:29

课时39 第一节_不定积分的定义

13:17

课时40 第二节_第一换元法

20:40

课时41 第三节_第二换元法

18:50

课时42 第四节_分部积分法(1)

22:34

课时43 第五节有理式积分

15:41

课时44 第六节_三角替换

22:19

课时47 第一节定积分的概念

22:24

课时48 第二节定积分的性质与积分中值定理

16:20

课时49 第三节变上限定积分

11:03

课时50 第四节微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”

24:29

课时51 第五节定积分的换元法

17:12

课时52 第六节奇偶函数与周期函数的定积分

14:45

课时53 第七节曲线求长与不可求长曲线（海岸线居然算不出长度？）

27:54

课时54 第八节旋转体体积

15:13

课时55 第九节旋转体侧面积

08:42

课时56 第十节极坐标下图形的面积（数学系常用表白曲线）

18:31

课时58 9.1 欧式空间

19:01

课时59 9.2 点列极限，开集与闭集

37:57

课时60 9.3 多元函数的定义

12:51

课时61 9.4 多元函数的极限

34:37

课时62 9.5 多元连续函数

20:32

课时63 9.6 一阶偏导数

27:16

课时64 9.7 高阶偏导数

21:37

课时65 9.8 全微分

12:13

课时66 9.9 方向导数与梯度

37:22

课时67 9.10 链式法则

18:54

1.1 矩阵基础知识

18:12

1.2 行列式的定义与特殊矩阵的行列式

28:49

1.3 行列式的性质

46:42

1.4 行列式按k行展开

20:09

2.1 线性方程组初步与高斯消元法

35:49

2.2 齐次线性方程组与Cramer法则

12:49

3.1 线性空间

14:41

3.2 线性相关与线性无关

34:56

3.3 向量组的秩

30:25

3.4 矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件

37:01

3.5 齐次线性方程组的解集结构

21:08

3.7 基与维数

34:58

4.1 矩阵的乘法

42:42

4.2 特殊矩阵

22:05

4.3 矩阵乘积的秩与行列式

17:17

4.4 矩阵的逆

37:32

5.1 矩阵对角化与特征值特征向量

41:30

5.2 实对称矩阵对角化

18:47

6.1 二次型与正定矩阵

34:07

7.1 LU分解

19:56

7.3 SVD分解

31:17

课时101 1.2 步长

24:51

课时102 1.3 最速下降法和牛顿法

20:34

课时103 1.4 共轭梯度法

25:52

课时105 2.1 无约束优化

27:02

1.1 线搜索

20:30

1.2 步长

24:51

1.3 最速下降法和牛顿法

20:34

1.4 共轭梯度法

25:52

1.6 若干知识点补充（一）

39:00

1.6 若干知识点补充（二）

23:05

1.7 凸优化问题

23:10

1.8 对偶问题（一）

39:26

2.1 无约束优化

27:02

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