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[AI/大数据] 深度学习必备经典算法|人工智能-数学基础视频课程|唐宇迪 |
课程简介： 数据科学与人工智能数学基础课程旨在帮助同学们快速打下数学基础，通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学，线性代数，概率论与统计学，同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式，快速学习核心知识点。课程章节内容较多，零基础同学按顺序学习即可，有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习！ 课程目录： 第1章高等数学基础(58分钟8节) 第2章微积分(39分钟5节) 第3章泰勒公式与拉格朗日(50分钟6节) 第4章线性代数基础(56分钟6节) 第5章特征值与矩阵分解(36分钟5节) 第6章随机变量与概率估计(37分钟5节) 第7章概率论基础(2小时6分钟15节) 第8章数据科学你得知道的几种分布(1小时10分钟6节) 第9章核函数变换(41分钟6节) 第10章熵与激活函数(33分钟4节) 第11章回归分析(2小时22分钟15节) 第12章假设检验(1小时57分钟11节) 第13章相关分析(1小时12分钟7节) 第14章方差分析(58分钟6节) 第15章聚类分析(1小时32分钟9节) 第16章贝叶斯分析(1小时56分钟15节)
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发表于 2023-8-29 17:58:09
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