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    人工智能-数学基础视频课程-

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    • 高等数学基础

      • 课程简介
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      • 无穷大与无穷小
      • 连续性与导数
      • 偏导数
      • 方向导数
      • 梯度

    • 微积分

      • 微积分基本想法
      • 微积分的解释
      • 定积分
      • 定积分的性质
      • 牛顿莱布尼茨公式

    • 泰勒公式与拉格朗日

      • 泰勒公式出发点
      • 一点一世界
      • 阶数的作用
      • 阶乘的作用
      • 拉格朗日乘子法
      • 求解拉格朗日乘子法

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      • 行列式概述
      • 矩阵与数据的关系
      • 矩阵基本操作
      • 矩阵的几种变换
      • 矩阵的秩
      • 内积与正交

    • 特征值与矩阵分解

      • 特征值与特征向量
      • 特征空间与应用
      • SVD要解决的问题
      • 特征值分解
      • SVD矩阵分解

    • 随机变量与概率估计

      • 离散型随机变量
      • 连续型随机变量
      • 简单随机抽样
      • 似然函数
      • 极大似然估计

    • 概率论基础

      • 概率与频率
      • 古典概型
      • 条件概率
      • 条件概率小例子
      • 独立性
      • 二维离散型随机变量
      • 二维连续型随机变量
      • 边缘分布
      • 期望
      • 期望求解
      • 马尔科夫不等式
      • 切比雪夫不等式
      • 后验概率估计
      • 贝叶斯拼写纠错实例
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      • 正态分布
      • 二项式分布
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      • 均匀分布
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    • 核函数变换

      • 核函数的目的
      • 线性核函数
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      • 核函数实例
      • 高斯和函数
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      • 熵的概念
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      • 最小二乘法推导与求解
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      • 回归直线拟合优度
      • 多元与曲线回归分析
      • python工具包介绍
      • statsmodels回归分析
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      • 相关分析概述
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