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人工智能必备的数学课

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发表于 2020-5-15 00:13:05 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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【目录】
章节1_数学内容概述
  00_人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
  01_线性代数_概率论知识点.mp4
  02_最优化知识_数学内容学习重点.mp4
  
章节2_一元函数微分学
  01_导数的定义_左导数和右导数.mp4
  02_导数的几何意义和物理意义.mp4
  03_常见函数的求导公式.mp4
  04_导数求解的四则运算法则.mp4
  05_复合函数求导法则.mp4
  06_推导激活函数的导函数.mp4
  07_高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
  08_导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
  
章节3_线性代数基础
  09_向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
  10_行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
  11_向量的内积_向量运算法则.mp4
  12_学习向量计算的用途举例.mp4
  13_向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
  14_特殊的向量.mp4
  15_矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
  16_矩阵的运算_加减法_转置.mp4
  17_矩阵相乘.mp4
  18_矩阵的逆矩阵.mp4
  19_矩阵的行列式.mp4
  
章节4_多元函数微分学
  20_多元函数求偏导.mp4
  21_高阶偏导数_梯度.mp4
  22_雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
  23_Hessian矩阵.mp4
  
章节5_线性代数高级
  24_二次型.mp4
  25_补充关于正定负定的理解.mp4
  26_特征值和特征向量(1).mp4
  27_特征值和特征向量(2).mp4
  28_特征值分解.mp4
  29_多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
  30_奇异值分解定义.mp4
  31_求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
  32_奇异值分解性质_数据压缩.mp4
  33_SVD用于PCA降维.mp4
  34_SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
  
章节6_概率论
  35_概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
  36_条件概率_贝叶斯公式.mp4
  37_随机变量.mp4
  38_数学期望和方差.mp4
  39_常用随机变量服从的分布.mp4
  40_随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
  41_最大似然估计思想.mp4
  
└章节7_最优化
  42_最优化的基本概念.mp4
  43_迭代求解的原因.mp4
  44_梯度下降法思路.mp4
  45_梯度下降法的推导.mp4
  46_牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
  47_坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
  48_凸集.mp4
  49_凸函数.mp4
  50_凸优化的性质_一般表达形式.mp4
  51_拉格朗日函数.mp4
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