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当前目录：首页 /- /IT技术05 /11 /08.Python-百战-python全栈工程师[完结] /17-数据分析-数学知识 /章节1：补充数学知识

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