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人工智能 数学基础训练营
〖课程目录〗:
深度之眼-人工智能 数学基础训练营 [582.2M]
┣━━Week1 线性代数 [91.5M]
┃ ┣━━1.1 向量与矩阵.mp4 [34.7M]
┃ ┣━━1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4 [18.7M]
┃ ┣━━1.3 矩阵的范数与迹.mp4 [15.2M]
┃ ┗━━1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4 [22.9M]
┣━━Week2:微积分 [104.7M]
┃ ┣━━2.1 集合与函数.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━2.2 极限.mp4 [24.1M]
┃ ┣━━2.3 连续函数和微分学.mp4 [22.7M]
┃ ┣━━2.4 积分.mp4 [23M]
┃ ┗━━2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4 [17.5M]
┣━━Week3 概率论与数理统计 [124M]
┃ ┣━━3.1 概率论基础.mp4 [29M]
┃ ┣━━3.2 条件概率.mp4 [20.7M]
┃ ┣━━3.3 概率分布与统计量.mp4 [18.8M]
┃ ┣━━3.4 概率分布进阶.mp4 [15.8M]
┃ ┣━━3.5 联合分布.mp4 [22.2M]
┃ ┗━━3.6 主成分分析法.mp4 [17.6M]
┣━━Week4 概率论与信息论 [78.5M]
┃ ┣━━4.1 中心极限定理与矩估计.mp4 [17M]
┃ ┣━━4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4 [23.5M]
┃ ┣━━4.3 贝叶斯统计基础.mp4 [19.5M]
┃ ┗━━4.4 信息论基础(信息度量,互信息,交叉熵,KL散度).mp4 [18.4M]
┣━━Week5:优化方法 [95M]
┃ ┣━━5.1 最速下降法.mp4 [21M]
┃ ┣━━5.2 梯度下降法(SGD,BGD).mp4 [13.5M]
┃ ┣━━5.3 牛顿下降法,拟牛顿法.mp4 [18M]
┃ ┣━━5.4 共轭梯度法.mp4 [18.3M]
┃ ┣━━5.5 adman方法.mp4 [11.9M]
┃ ┗━━5.6 拉格朗日乘数法.mp4 [12.3M]
┣━━地址.txt [74B]
┣━━绪论 .mp4 [20.3M]
┗━━资料.zip [68.2M]
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