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资源名称
资源简介
机器学习的数学基础（53集/高等数学/线性代数/概率论/数理统计）
关键词：#学习 #知识
资源目录
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- 1-10本集总结.mp4
- 1-1课程介绍.mp4
- 1-2O（n）.mp4
- 1-3极限.mp4
- 1-4导数.mp4
- 1-5求导方法.mp4
- 1-6费马定理.mp4
- 1-7函数逼近.mp4
- 1-8泰勒展开.mp4
- 1-9凸函数.mp4
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- 3-10本集总结.mp4
- 3-1本集介绍.mp4
- 3-2向量矩阵张量.mp4
- 3-3向量与矩阵运算.mp4
- 3-4张量的运算.mp4
- 3-8二次型与正定性.mp4
- 3-9矩阵分解.mp4
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- 4-11蒙特卡洛方法.mp4
- 4-12Bootstrap方法.mp4
- 4-13EM算法.mp4
- 4-14本集总结.mp4
- 4-1本集介绍.mp4
- 4-2随机变量与概率分布.mp4
- 4-3贝叶斯定理.mp4
- 4-4期望、方差与条件数学期望.mp4
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- 5-15.1 本集简介.mp4
- 5-2优化问题简介.mp4
- 5-3最速下降法.mp4
- 5-4共轭梯度法.mp4
- 5-5牛顿法.mp4
- 5-6拟牛顿法.mp4
- 5-7约束非线性优化.mp4
- 5-8KKT条件.mp4
- 5-9本集总结.mp4
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好
硬盘好大，好收藏