好家伙,这高数让你给学明白了!~人工智能算法必备的基础数学课,收藏起来每天学!【囊括高数+线性代数+微积分+变量+概率论+相关分析+方差等】

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2021-09-01 18:00:50
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视频选集
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高等数学基础:0.课程简介
04:12
高等数学基础:1-函数
05:28
高等数学基础:2-极限
06:44
高等数学基础:3-无穷小与无穷大
06:34
高等数学基础:4-连续性与导数
08:59
高等数学基础:5-偏导数
07:02
高等数学基础:6-方向导数
08:25
高等数学基础:7-梯度
11:27
微积分:1-微积分基本想法
06:07
微积分:2-微积分的解释
08:02
微积分:3-定积分
08:33
微积分:4-定积分性质
05:29
微积分:5-牛顿-莱布尼茨公式
11:37
泰勒公式与拉格朗日:1-泰勒公式出发点
06:14
泰勒公式与拉格朗日:2-一点一世界
09:59
泰勒公式与拉格朗日:3-阶数的作用
08:08
泰勒公式与拉格朗日:4-阶乘的作用
05:55
泰勒公式与拉格朗日:5-拉格朗日乘子法
09:54
泰勒公式与拉格朗日:6-求解拉格朗日乘子法
10:06
线性代数基础:1-行列式概述
05:44
线性代数基础:2-矩阵与数据的关系
09:26
线性代数基础:3-矩阵基本操作
12:12
线性代数基础:4-矩阵的几种变换
05:31
线性代数基础:5-矩阵的秩
12:41
线性代数基础:6-内积与正交
11:28
特征值与矩阵分解:1-特征值与特征向量
07:26
特征值与矩阵分解:2-特征空间与应用
04:32
特征值与矩阵分解:3-SVD要解决的问题
07:18
特征值与矩阵分解:4-特征值分解
05:46
特征值与矩阵分解:5-SVD矩阵分解
11:53
随机变量:1-离散型随机变量
07:51
随机变量:2-连续型随机变量
09:33
随机变量:3-简单随机抽样
02:31
随机变量:4-似然函数
07:35
随机变量:5-极大似然估计
10:17
概率论基础:1-概率与频率
06:51
概率论基础:2-古典概型
06:24
概率论基础:3-条件概率
08:34
概率论基础:4-条件概率小例子
05:36
概率论基础:5-独立性
07:16
概率论基础:6-二维离散型随机变量
08:04
概率论基础:7-二维连续型随机变量
05:30
概率论基础:8-边缘分布
09:37
概率论基础:9-期望
04:21
概率论基础:10-期望求解
08:39
概率论基础:11-马尔科夫不等式
08:36
概率论基础:12-切比雪夫不等式
11:16
概率论基础:13-后验概率估计
10:05
概率论基础:14-贝叶斯拼写纠错实例
11:47
概率论基础:15-垃圾邮件过滤实例
14:10
数据科学你得知道的几种分布:1-正太分布
19:24
数据科学你得知道的几种分布:2-二项式分布
11:03
数据科学你得知道的几种分布:3-泊松分布
15:56
数据科学你得知道的几种分布:4-均匀分布
03:23
数据科学你得知道的几种分布:5-卡方分布
05:36
数据科学你得知道的几种分布:6-beta分布
14:55
核函数变换:1-核函数的目的
06:38
核函数变换:2-线性核函数
05:44
核函数变换:3-多项式核函数
04:35
核函数变换:4-核函数实例
06:54
核函数变换:5-高斯核函数
08:52
核函数变换:6-参数的影响
08:37
熵与激活函数:1-熵的概念
04:51
熵与激活函数:2-熵的大小意味着什么
12:10
熵与激活函数:3-激活函数
06:31
熵与激活函数:4-激活函数的问题
10:00
回归分析:1-回归分析概述
07:12
回归分析:2-回归方程定义
04:43
回归分析:3-误差项的定义
07:49
回归分析:4-最小二乘法推导与求解
12:42
回归分析:5-回归方程求解小例子
06:33
回归分析:6-回归直线拟合优度
11:10
回归分析:7-多元与曲线回归问题
08:27
回归分析:8-Python工具包介绍
05:02
回归分析:9-statsmodels回归分析
09:39
回归分析:10-高阶与分类变量实例
12:07
回归分析:11-案例:汽车价格预测任务概述
09:20
回归分析:12-案例:缺失值填充
13:38
回归分析:13-案例:特征相关性
13:48
回归分析:14-案例:预处理问题
07:06
回归分析:15-案例:回归求解
13:24
假设检验:1-假设检验基本思想
12:29
假设检验:2-左右侧检验与双侧检验
14:21
假设检验:3-Z检验基本原理
07:04
假设检验:4-Z检验实例
14:07
假设检验:5-T检验基本原理
13:03
假设检验:6-T检验实例
06:18
假设检验:7-T检验应用条件
07:44
假设检验:8-卡方检验
11:29
假设检验:9-假设检验中的两类错误
10:02
假设检验:10-Python假设检验实例
12:35
假设检验:11-Python卡方检验实例
08:01
相关分析:1-相关分析概述
09:04
相关分析:2-皮尔森相关系数
08:17
相关分析:3-计算与检验
13:06
相关分析:4-斯皮尔曼等级相关
14:07
相关分析:5-肯德尔系数
06:49
相关分析:6-质量相关分析
13:34
相关分析:7-偏相关与复相关
07:35
方差分析:1-方差分析概述
06:49
方差分析:2-方差的比较
11:51
方差分析:3-方差分析计算方法
14:01
方差分析:4-方差分析中的多重比较
08:16
方差分析:5-多因素方差分析
09:26
方差分析:6-Python方差分析实例
08:35
聚类分析:1-层次聚类概述
04:42
聚类分析:2-层次聚类流程
12:11
聚类分析:3-层次聚类实例
11:34
Kmeans聚类算法:2-KMEANS工作流程
09:43
Kmeans聚类算法:3-KMEANS迭代可视化展示
08:21
DBSCAN聚类算法:1-DBSCAN聚类算法
11:04
DBSCAN聚类算法:2-DBSCAN工作流程
15:04
DBSCAN聚类算法:3-DBSCAN可视化展示
08:53
聚类算法实践:1-多种聚类算法概述
04:35
聚类算法实践:2-聚类案例实战
17:20
贝叶斯分析:1-贝叶斯分析概述
07:23
贝叶斯分析:2-概率的解释
06:07
贝叶斯分析:3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论
05:50
贝叶斯分析:4-贝叶斯算法概述
06:59
贝叶斯分析:5-贝叶斯推导实例
07:39
贝叶斯分析:6-贝叶斯拼写纠错实例
11:47
贝叶斯分析:7-垃圾邮件过滤实例
14:10
贝叶斯分析:8-贝叶斯解释
10:51
贝叶斯分析:9-经典求解思路
08:17
贝叶斯分析:10-MCMC概述
11:04
贝叶斯分析:11-PYMC3概述
05:41
贝叶斯分析:12-模型诊断
09:54
贝叶斯分析:13-模型决策
10:49
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