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[人工智能] 小象学院人工智能数学基础、概率基础、统计基础视频教程

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├─小象数学基础
│      1.2.第一节:概论和集合的定义.mp4
│      2.3.第二节 逼疯康托的实数集理论.mp4
│      3.4.第三节 常用不等式与映射.mp4
│      4.5.第四节 函数及特殊函数.mp4
│      5.7.第一节 序列极限的定义.mp4
│      6.8.第二节 序列极限的性质与夹逼定理.mp4
│      7.9.第三节 重要极限.mp4
│      9.11.第五节 聚点原理.mp4# E2 i- o/ r6 s: J
│      8.10.第四节 无穷小量,无穷大量和一组重要的阶的比较关系.mp4
│      10.14.第一节 函数极限及其性质.mp4
│      11.15.第二节 重要极限与等价无穷小.mp4
│      12.16.第三节 连续函数.mp4
│      13.19.第一节 导数的概念(那些年,扛起牛顿的胡克).mp4
│      14.20.第二节  定义法求导.mp4
│      15.21.第三节  函数四则运算的导数与反函数求导法则.mp4
│      16.22.第四节  复合函数,隐函数,参数式求导.mp4
│      17.23.第五节  不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”.mp4
│      18.26.第一节  一阶微分.mp4
│      19.27.第二节  高阶导数.mp4
│      20.28.第三节  高阶微分.mp4
│      21.30.第一节  罗尔中值定理与拉格朗日中值定理.mp4
│      22.31.第二节  柯西空降科学院遭排挤.mp4
│      23.32.第三节  泰勒公式与泰勒的克妻属性.mp4
│      24.33.第四节  利用泰勒展开唯一性定理计算泰勒展开.mp4
│      25.34.第五节  泰勒公式的余项估计.mp4
│      26.35.第六节  极值问题与导数.mp4
│      27.36.第七节  函数凹凸性.mp4
│      28.37.第八节  无卵用的渐近线与函数作图.mp4
│      29.39.第一节:不定积分的定义.mp4
│      30.40.第二节:第一换元法.mp4
│      31.41.第三节:第二换元法.mp4
│      32.42.第四节:分部积分法.mp4   
│      33.43.第五节:有理式积分.mp4
│      32.42.第四节:分部积分法.mp4
│      34.44.第六节:三角替换.mp4
│      35.47.第一节 定积分的概念.mp4
│      36.48.第二节  定积分的性质与积分中值定理.mp4
│      37.49.第三节  变上限定积分.mp4
│      38.50.第四节  微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”.mp4
│      39.51.第五节  定积分的换元法.mp4 `
│      40.52.第六节  奇偶函数与周期函数的定积分.mp4
│      41.53.第七节  曲线求长与不可求长曲线(海岸线居然算不出长度?).mp4
│      42.54.第八节  旋转体体积.mp4
│      43.55.第九节  旋转体侧面积.mp4
│      44.56.第十节  极坐标下图形的面积(数学系常用表白曲线).mp4
│      45.58.9.1 欧式空间.mp4
│      46.59.9.2 点列极限,开集与闭集.mp4
│      47.60.9.3 多元函数的定义.mp4
│      48.61.9.4 多元函数的极限.mp4
│      49.62.9.5  多元连续函数.mp4
│      50.63.9.6 一阶偏导数.mp4
│      51.64.9.7 高阶偏导数.mp4
│      52.65.9.8 全微分.mp4
│      53.66.9.9 方向导数与梯度.mp4
│      54.67.9.10 链式法则.mp4
│      55.68.9.11 一阶全微分形式的不变性与高阶微分.mp4
│      56.69.9.12 多元函数的泰勒公式.mp4
│      57.70.9.13 隐函数存在定理与逆映射存在定理.mp4
│      58.71.9.14 多元函数的极值.mp4
│      59.74.1.1 矩阵基础知识.mp4
│      60.75.1.2 行列式的定义与特殊矩阵的行列式.mp4
│      61.76.1.3 行列式的性质.mp4
│      62.77.1.4 行列式按k行展开.mp4
│      63.78.2.1 线性方程组初步与高斯消元法.mp4
│      64.79.2.2 齐次线性方程组与Cramer法则.mp4
│      65.80.3.1 线性空间.mp4
│      66.81.3.2 线性相关与线性无关.mp4
│      67.82.3.3 向量组的秩.mp4
│      68.83.3.4 矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件.mp4
│      69.84.3.5 齐次线性方程组的解集结构.mp4
│      70.85.3.6 非齐次线性方程组解集结构.mp4
│      71.86.3.7 基与维数.mp4
│      72.87.4.1 矩阵的乘法.mp4
│      73.88.4.2 特殊矩阵.mp4
│      74.89.4.3 矩阵乘积的秩与行列式.mp4
│      75.90.4.4 矩阵的逆.mp4
│      76.91.4.5 正交矩阵.mp4
│      77.92.5.1 矩阵对角化与特征值特征向量.mp4
│      78.93.5.2 实对称矩阵对角化.mp4
│      79.94.6.1 二次型与正定矩阵.mp4
│      80.95.7.1 LU分解.mp4
│      81.96.7.2 Cholesky分解.mp4
│      82.97.7.3 SVD分解.mp4
│      83.100.1.1 线搜索.mp4
│      84.101.1.2 步长.mp4
│      85.102.1.3 最速下降法和牛顿法.mp4
│      86.103.1.4 共轭梯度法.mp4
│      87.104.1.5 拟牛顿法.mp4
│      88.105.2.1 无约束优化.mp4
│      89.110.16,若干知识点补充(一).mp4
│      90.111.16,若干知识点补充(二).mp4
│      91.112.17,凸优化问题.mp4
│      92.113.18,对偶问题(一).mp4
│      93.114.18,对偶问题(二).mp4
│      Thumbs.db
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│      
├─小象概率基础
│      1.1.1,概率导论.mp4
│      2.2.2,事件导论
│      3.3.3.1,古典概型.mp4
│      4.4.3.2,几何概型.mp4
│      5.5.4,概率论公理化体系.mp4
│      6.8.5,条件概率.mp4
│      7.9.6,贝叶斯公式.mp4
│      8.10.7,统计独立性(一).mp4
│      9.11.7,统计独立性(二).mp4
│      10.14.8,随机变量及其分布函数.mp4
│      11.15.9,离散型随机变量.mp4-
│      12.16.10,连续型随机变量(一).mp4
│      13.17.10,连续性随机变量(二).mp4
│      14.18.11,随机向量的联合分布和边际分布.mp4
│      15.19.12,随机变量的条件分布.mp4
│      16.20.13,随机变量的独立性(一).mp4
│      17.21.13,随机变量的独立性(二).mp4
│      18.22.14,随机变量的函数及其分布(一).mp4
│      19.23.14,随机变量的函数及其分布(二).mp4
│      20.24.15,共轭分布(一).mp4
│      21.25.15,共轭分布(二).mp4
│      22.26.16,次序统计量.mp4
│      23.29.17,期望与方差(一).mp4
│      24.30.17,期望与方差(二).mp4
│      25.31.17,期望与方差(三).mp4
│      26.32.18,协方差与相关系数(一).mp4
│      27.33.18,协方差和相关系数(二).mp4
│      28.34.19,条件期望及预测.mp4
│      29.35.20,熵与不确定性(一).mp4
│      30.36.20,熵与不确定性(二).mp4
│      31.37.21,特征函数.mp4
│      32.40.22,极限定理基础(一).mp4
│      33.41.22,极限定理基础(二).mp4
│      34.42.23,大数定律.mp43 e3 f( P) E9 {5 e
│      35.43.24,中心极限定理.mp4
│      36.46.25,随机过程基础.mp4
│      37.47.26,马尔科夫过程.mp4
│      38.48.27,高斯过程(一).mp4
│      39.49.27,高斯过程(二).mp4
│      40.52.28,随机模拟基础.mp4
│      41.53.29,随机模拟的应用.mp4
│      42.54.30,MCMC.mp4
│      Thumbs.db
│      
└─小象统计基础
        1.1.1数理统计学的基础知识.mp4
        2.2.2.1参数估计的方法.mp4
        3.3.2.2估计的优良性标准.mp4
        4.4.2.3置信区间.mp4
        5.5.2.4分布函数与密度函数的估计.mp4
        6.6.3.1假设检验问题的提出.mp4
        7.7.3.2-3.4似然比检验.mp4
        8.8.3.5-3.6p值及拟合优度检验.mp4
        9.9.3.7非参检验.mp4
        10.11.1抽样调查的意义与基本作用.mp4
        11.12.2.1 2.2总体与样本 抽样方法简介.mp4
        12.13.2.3误差与精度的表示方法.mp4
        13.14.3简单随机抽样.mp4
        14.15.4试验设计.mp4
        15.17.1绪论.mp4
        16.18.2.1 2.2多元正态分布的定义与性质.mp4
        17.19.2.3 2.4条件分布及参数估计.mp4
        18.20.3.1.1正态变量的二次型.mp4
        19.21.3.1.2威沙特分布.mp4
        20.22.3.1.3 3.1.4霍特林分布和维尔克斯分布.mp4
        21.23.3.2单总体均值向量的检验及置信域.mp4
        22.24.3.3多总体均值向量的检验.mp4
        23.25.3.4协方差阵的检验.mp4
        24.26.3.5 3.6独立性及正态性检验.mp4
        25.27.4.1距离判别.mp4( e- E3 X; z( w0 l6 ?
        26.28.4.2贝叶斯及广义平方距离.mp4
        27.29.4.3 4.4Fisher判别法及判别效果的检验.mp4
        28.30.5.1 5.2 聚类分析的方法及距离与相似系数.mp4
        29.31.5.3系统聚类法.mp4
        30.32.5.4系统聚类法的性质.mp4
        31.33.6.1总体的主成分.mp4
        32.34.6.2样本的主成分.mp4
        33.35.6.3主成分分析的应用.mp4
        34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型.mp4
        35.37.7.3参数估计方法.mp4
        36.38.7.4方差最大的正交旋转.mp4
        37.39.7.5因子得分.mp4
        38.41.1.1建立简单线性模型.mp4
        39.42.1.4 1.5最小二乘性质及方差分析.mp4
        40.43.1.1建立简单线性模型.mp4
        41.44.1.1建立简单线性模型.mp4
        42.45.1.6-1.8测定系数置信区间及残差.mp4
        43.46.2.1 2.2多元回归的矩阵表示.mp4
        44.47.2.3 2.4 2.5多元方差分析及附加变量图.mp4
        45.48.3下结论.mp4
        46.49.4.1残差.mp4
        47.50.4.2异常值.mp4
        48.51.4.3案例的影响.mp4
        49.52.5.1 5.2散点图及非常数方差.mp4
        50.53.5.3 5.4非线性及响应变量变换.mp4
        51.54.5.5 5.6自变量变换及正态性检验.mp4
        52.55.6.1-6.3多项式回归及虚拟变量.mp4
        53.56.6.4比较回归直线.mp4
        54.57.6.5 6.6尺度不变性.mp4
        55.58.7.1-7.3共线性.mp4
        56.59.7.4-7.6变量选择.mp4
        57.60.7.7逐步回归.mp4
        58.61.7.8变量选择的准则.mp4
        59.62.7.9-7.11所有可能的回归及LASSO和LARS.mp4
        60.63.8.1稳健估计.mp4
        61.64.8.2有偏估计.mp4
        62.65.8.3偏最小二乘回归.mp4
        63.66.9线性回归的推广.mp4
        64.68.图论与网络模型(上).mp4
        65.69.图论与网络模型(下).mp4
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Posted: 2019-12-16 00:00:00 | 回复 TOP

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