数学学院本科课程：统计计算与机器学习2： 傅里叶分析、深度学习简史和泛化的初步介绍
这是上海交通大学数学学院本科生课程，以录播形式+线上重点讲解的形式，2020春季学期的课程。初次制作，多有不足，请多包涵。本门课主要内容：1 掌握机器学习的一些重要的方法，并能自己编程实现一部分算法。2 理解算法的数学机制，特别是对深度学习有较为深刻的理解。3 学会用数据驱动和模型结合的统计方法解决计算问题。
本节课主要是介绍傅里叶分析的简单内容和深度学习的简史，为后面从频域角度理解深度学习的泛化提供基础。
视频选集
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自动连播
统计计算与机器学习2-1-傅里叶变换介绍
17:20
统计计算与机器学习2-2-傅里叶变换定义
27:18
统计计算与机器学习2-3-傅里叶变换理解
36:32
统计计算与机器学习2-4-深度学习简史
48:29
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