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强烈推荐!这绝对是2025年最好的【人工智能-数学基础】天花板教程!整整200集,一口气学完率论基础、线性代数基础、微积分、泰勒公式、贝叶斯算法、回归分析等

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2025-03-10 16:11:05
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本套课程专为掌握人工智能所需数学技能而设计,涵盖线性代数、概率论、统计学及优化理论等关键领域。通过理论讲解与实战练习,你将构建坚实的数学基础,为深入理解机器学习、深度学习等高级主题铺平道路。适合计算机科学、数据科学及相关领域初学者及进阶学习者。
视频选集
(1/100)
1-线性回归介绍
08:07
2-线性回归的基本概念1
20:34
3-线性回归的基本概念2
17:36
4-正规方程介绍
14:09
5-正规方程求解多元一次方程
20:00
6-sklearn中线性方程正规方程运算
13:33
7-sklearn带截距运算
22:30
1-八元一次方程问题再现
20:49
2-八元一次方程增加截距的解决方案
25:59
3-正规方程的公式推导
18:02
4-凸函数判定
07:17
5-最大似然估计
17:33
6-最小二乘法公式推导
19:31
7-正规方程进行演示
13:04
8-sklearn线性回归演示
06:33
1-波士顿房价加载和查看
12:11
2-数据拆分建模预测
22:44
3-模型评估
19:03
4-梯度下降的概念介绍
16:44
5-梯度下降步骤
09:15
6-函数与导函数求解最优解
09:46
7-梯度下降代码演示
23:18
8-梯度下降可视化
09:10
9-作业介绍
04:22
1-知识点回顾作业介绍
04:44
2-三种梯度下降对比
10:47
3-线性回归梯度下降更新公式
19:11
4-BGD更新公式
09:16
5-SGD和MBGD更新公式介绍
09:39
6-BGD批量梯度下降代码演示
31:38
7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程
06:11
8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程
19:13
9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解
06:31
10-MBGD梯度下降代码演示
06:44
11-作业介绍
02:41
1-归一化目的
23:45
2-最小值最大值归一化
18:30
3-Z-Score归一化
14:56
4-天池工业蒸汽量项目归一化实战(一)
19:15
5-天池工业蒸汽量项目归一化实战(二)
17:52
6-过拟合和欠拟合正则化介绍
20:48
1-归一化内容总结重点目标值归一化
07:40
2-套索回归介绍
11:16
3-L1正则化可视化图形
15:49
4-L1正则化稀松性缩小系数到0
15:36
5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式
10:03
6-L2正则化岭回归原理详解
16:22
7-Ridge算法使用
16:40
8-Lasso回归使用
22:48
9-ElasticNet弹性网络使用
06:32
10-作业
01:12
1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理
11:13
2-多项式回归升维概念介绍
10:07
3-多项式回归升维实战(一)
16:40
4-多项式回归升维维度概念详解
09:01
5-多项式回归升维实战(二)
18:50
6-多项式回归实战天猫双十一销量预测(线性回归模型)
25:26
7-多项式回归实战天猫双十一销量预测(随机梯度下降模型)
10:40
8-中国人寿保费预测(EDA数据探索)
18:48
1-逻辑回归介绍
15:56
2-Sigmoid函数介绍
16:34
3-逻辑回归损失函数推导
09:39
4-损失函数立体化呈现(一)
30:10
5-损失函数立体化呈现(二)
35:09
6-逻辑回归代码实现与概率手动计算
19:49
1-逻辑回归梯度下降更新公式
19:12
2-逻辑回归多分类OVR
13:43
3-逻辑回归OVR建模与概率预测
20:46
4-代码实现逻辑回归OVR概率计算
18:42
5-Softmax函数与概率计算
11:28
6-代码实现逻辑回归softmax概率计算
21:30
7-Sigmoid与Softmax异同
05:54
1-支持向量机SVM概念
14:35
2-支持向量机SVM目标函数推导
27:58
3-SVM二分类最大间隔线绘制
34:29
4-拉格朗日乘子法介绍
08:00
5-拉格朗日乘子法原理推导
24:35
6-支持向量机SVM作业介绍
02:54
1-作业讲解和知识点回顾
14:07
2-SVC支持向量机分类不同核函数差异
20:29
3-非线性核函数介绍
15:03
4-核函数对应数学公式
06:17
5-KKT条件介绍
31:26
6-SVR支持向量机回归核函数差异
11:54
7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程
10:05
1-SVM支持向量机原理可视化
29:32
2-SVM支持向量机KKT条件详解
14:41
3-SVM支持向量机对偶问题转化
09:09
4-SVM支持向量机目标函数构建
11:06
5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程
12:50
6-SVM支持向量机网格搜索参数优化
22:24
7-SVM软间隔及优化
15:18
1-LFW人脸数据数据加载与介绍
22:47
2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择
26:30
3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化
24:14
4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建
30:07
5-SVM算法整体回归
18:33
1-Kmeans聚类亚洲国家队自动划分类别
23:27
2-Kmeans聚类亚洲国家队类别可视化
10:05
3-聚类算法概念介绍
11:47
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