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[python經典教程] 小象學院數學人工智能概率基礎數學基礎與統計基礎課程視頻

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小象學院數學人工智能概率基礎數學基礎與統計基礎課程視頻
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視頻教程詳情描述:
A0376《小象學院數學人工智能概率基礎數學基礎與統計基礎課程視頻》小象學院強力推薦機器學習視頻教程之基礎課程,java自學網分享,讓學習人工智能更加簡單便捷。
視頻教程目錄:
├─小象數學基礎
│      1.2.第一節:概論和集合的定義.mp4
│      2.3.第二節 逼瘋康托的實數集理論.mp4
│      3.4.第三節 常用不等式與映射.mp4
│      4.5.第四節 函數及特殊函數.mp4
│      5.7.第一節 序列極限的定義.mp4
│      6.8.第二節 序列極限的性質與夾逼定理.mp4
│      7.9.第三節 重要極限.mp4
│      9.11.第五節 聚點原理.mp4
│      8.10.第四節 無窮小量,無窮大量和一組重要的階的比較關系.mp4
│      10.14.第一節 函數極限及其性質.mp4
│      11.15.第二節 重要極限與等價無窮小.mp4
│      12.16.第三節 連續函數.mp4
│      13.19.第一節 導數的概念(那些年,扛起牛頓的胡克).mp4
│      14.20.第二節  定義法求導.mp4
│      15.21.第三節  函數四則運算的導數與反函數求導法則.mp4
│      16.22.第四節  復合函數,隱函數,參數式求導.mp4
│      17.23.第五節  不定式求導之“洛必達與伯努利的師生情”.mp4
│      18.26.第一節  一階微分.mp4
│      19.27.第二節  高階導數.mp4
│      20.28.第三節  高階微分.mp4
│      21.30.第一節  羅爾中值定理與拉格朗日中值定理.mp4
│      22.31.第二節  柯西空降科學院遭排擠.mp4
│      23.32.第三節  泰勒公式與泰勒的克妻屬性.mp4
│      24.33.第四節  利用泰勒展開唯一性定理計算泰勒展開.mp4
│      25.34.第五節  泰勒公式的余項估計.mp4
│      26.35.第六節  極值問題與導數.mp4
│      27.36.第七節  函數凹凸性.mp4
│      28.37.第八節  無卵用的漸近線與函數作圖.mp4
│      29.39.第一節:不定積分的定義.mp4
│      30.40.第二節:第一換元法.mp4
│      31.41.第三節:第二換元法.mp4
│      32.42.第四節:分部積分法.mp4
│      33.43.第五節:有理式積分.mp4
│      34.44.第六節:三角替換.mp4
│      35.47.第一節 定積分的概念.mp4
│      36.48.第二節  定積分的性質與積分中值定理.mp4
│      37.49.第三節  變上限定積分.mp4
│      38.50.第四節  微積分基本定理之“高斯教你如何優雅地裝逼”.mp4
│      39.51.第五節  定積分的換元法.mp4
│      40.52.第六節  奇偶函數與周期函數的定積分.mp4
│      41.53.第七節  曲線求長與不可求長曲線(海岸線居然算不出長度?).mp4
│      42.54.第八節  旋轉體體積.mp4
│      43.55.第九節  旋轉體側面積.mp4
│      44.56.第十節  極坐標下圖形的面積(數學系常用表白曲線).mp4
│      45.58.9.1 歐式空間.mp4
│      46.59.9.2 點列極限,開集與閉集.mp4
│      47.60.9.3 多元函數的定義.mp4
│      48.61.9.4 多元函數的極限.mp4
│      49.62.9.5  多元連續函數.mp4
│      50.63.9.6 一階偏導數.mp4
│      51.64.9.7 高階偏導數.mp4
│      52.65.9.8 全微分.mp4
│      53.66.9.9 方向導數與梯度.mp4
│      54.67.9.10 鏈式法則.mp4
│      55.68.9.11 一階全微分形式的不變性與高階微分.mp4
│      56.69.9.12 多元函數的泰勒公式.mp4
│      57.70.9.13 隱函數存在定理與逆映射存在定理.mp4
│      58.71.9.14 多元函數的極值.mp4
│      59.74.1.1 矩陣基礎知識.mp4
│      60.75.1.2 行列式的定義與特殊矩陣的行列式.mp4
│      61.76.1.3 行列式的性質.mp4
│      62.77.1.4 行列式按k行展開.mp4
│      63.78.2.1 線性方程組初步與高斯消元法.mp4
│      64.79.2.2 齊次線性方程組與Cramer法則.mp4
│      65.80.3.1 線性空間.mp4
│      66.81.3.2 線性相關與線性無關.mp4
│      67.82.3.3 向量組的秩.mp4
│      68.83.3.4 矩陣的秩與線性方程組有解的充要條件.mp4
│      69.84.3.5 齊次線性方程組的解集結構.mp4
│      70.85.3.6 非齊次線性方程組解集結構.mp4
│      71.86.3.7 基與維數.mp4
│      72.87.4.1 矩陣的乘法.mp4
│      73.88.4.2 特殊矩陣.mp4
│      74.89.4.3 矩陣乘積的秩與行列式.mp4
│      75.90.4.4 矩陣的逆.mp4
│      76.91.4.5 正交矩陣.mp4
│      77.92.5.1 矩陣對角化與特征值特征向量.mp4
│      78.93.5.2 實對稱矩陣對角化.mp4
│      79.94.6.1 二次型與正定矩陣.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 線搜索.mp4
│      84.101.1.2 步長.mp4
│      85.102.1.3 最速下降法和牛頓法.mp4
│      86.103.1.4 共軛梯度法.mp4
│      87.104.1.5 擬牛頓法.mp4
│      88.105.2.1 無約束優化.mp4
│      89.110.16,若干知識點補充(一).mp4
│      90.111.16,若干知識點補充(二).mp4
│      91.112.17,凸優化問題.mp4
│      92.113.18,對偶問題(一).mp4
│      93.114.18,對偶問題(二).mp4
│      Thumbs.db- x: p" g# M, w! I
│      模板.docx
│      
├─小象概率基礎
│      1.1.1,概率導論.mp4
│      2.2.2,事件導論
│      3.3.3.1,古典概型.mp4
│      4.4.3.2,幾何概型.mp4
│      5.5.4,概率論公理化體系.mp4
│      6.8.5,條件概率.mp4
│      7.9.6,貝葉斯公式.mp4
│      8.10.7,統計獨立性(一).mp4
│      9.11.7,統計獨立性(二).mp4
│      10.14.8,隨機變量及其分布函數.mp4
│      11.15.9,離散型隨機變量.mp4
│      12.16.10,連續型隨機變量(一).mp4
│      13.17.10,連續性隨機變量(二).mp4
│      14.18.11,隨機向量的聯合分布和邊際分布.mp4
│      15.19.12,隨機變量的條件分布.mp4
│      16.20.13,隨機變量的獨立性(一).mp4
│      17.21.13,隨機變量的獨立性(二).mp4
│      18.22.14,隨機變量的函數及其分布(一).mp4
│      19.23.14,隨機變量的函數及其分布(二).mp4
│      20.24.15,共軛分布(一).mp4
│      21.25.15,共軛分布(二).mp4
│      22.26.16,次序統計量.mp4
│      23.29.17,期望與方差(一).mp4
│      24.30.17,期望與方差(二).mp4
│      25.31.17,期望與方差(三).mp4
│      26.32.18,協方差與相關系數(一).mp4
│      27.33.18,協方差和相關系數(二).mp4
│      28.34.19,條件期望及預測.mp4
│      29.35.20,熵與不確定性(一).mp4
│      30.36.20,熵與不確定性(二).mp4
│      31.37.21,特征函數.mp4
│      32.40.22,極限定理基礎(一).mp4
│      33.41.22,極限定理基礎(二).mp4
│      34.42.23,大數定律.mp4
│      35.43.24,中心極限定理.mp4
│      36.46.25,隨機過程基礎.mp4
│      37.47.26,馬爾科夫過程.mp4
│      38.48.27,高斯過程(一).mp4
│      39.49.27,高斯過程(二).mp4
│      40.52.28,隨機模擬基礎.mp4
│      41.53.29,隨機模擬的應用.mp4
│      42.54.30,MCMC.mp4
│      Thumbs.db
│      
└─小象統計基礎
        1.1.1數理統計學的基礎知識.mp4
        2.2.2.1參數估計的方法.mp4
        3.3.2.2估計的優良性標準.mp4
        4.4.2.3置信區間.mp4
        5.5.2.4分布函數與密度函數的估計.mp4
        6.6.3.1假設檢驗問題的提出.mp4
        7.7.3.2-3.4似然比檢驗.mp4
        8.8.3.5-3.6p值及擬合優度檢驗.mp4
        9.9.3.7非參檢驗.mp4
        10.11.1抽樣調查的意義與基本作用.mp4
        11.12.2.1 2.2總體與樣本 抽樣方法簡介.mp4
        12.13.2.3誤差與精度的表示方法.mp4
        13.14.3簡單隨機抽樣.mp4
        14.15.4試驗設計.mp4
        15.17.1緒論.mp4
        16.18.2.1 2.2多元正態分布的定義與性質.mp4
        17.19.2.3 2.4條件分布及參數估計.mp4
        18.20.3.1.1正態變量的二次型.mp4
        19.21.3.1.2威沙特分布.mp4
        20.22.3.1.3 3.1.4霍特林分布和維爾克斯分布.mp4
        21.23.3.2單總體均值向量的檢驗及置信域.mp4
        22.24.3.3多總體均值向量的檢驗.mp4
        23.25.3.4協方差陣的檢驗.mp4
        24.26.3.5 3.6獨立性及正態性檢驗.mp4
        25.27.4.1距離判別.mp4
        26.28.4.2貝葉斯及廣義平方距離.mp4
        27.29.4.3 4.4Fisher判別法及判別效果的檢驗.mp4
        28.30.5.1 5.2 聚類分析的方法及距離與相似系數.mp4
        29.31.5.3系統聚類法.mp4
        30.32.5.4系統聚類法的性質.mp4
        31.33.6.1總體的主成分.mp4
        32.34.6.2樣本的主成分.mp4
        33.35.6.3主成分分析的應用.mp4
        34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型.mp4
        35.37.7.3參數估計方法.mp4
        36.38.7.4方差最大的正交旋轉.mp4
        37.39.7.5因子得分.mp4
        38.41.1.1建立簡單線性模型.mp4
        39.42.1.4 1.5最小二乘性質及方差分析.mp4
        40.43.1.1建立簡單線性模型.mp4
        41.44.1.1建立簡單線性模型.mp4
        42.45.1.6-1.8測定系數置信區間及殘差.mp4
        43.46.2.1 2.2多元回歸的矩陣表示.mp4
        44.47.2.3 2.4 2.5多元方差分析及附加變量圖.mp4
        45.48.3下結論.mp4
        46.49.4.1殘差.mp4
        47.50.4.2異常值.mp4
        48.51.4.3案例的影響.mp4
        49.52.5.1 5.2散點圖及非常數方差.mp4
        50.53.5.3 5.4非線性及響應變量變換.mp4
        51.54.5.5 5.6自變量變換及正態性檢驗.mp4
        52.55.6.1-6.3多項式回歸及虛擬變量.mp4
        53.56.6.4比較回歸直線.mp4
        54.57.6.5 6.6尺度不變性.mp4
        55.58.7.1-7.3共線性.mp4
        56.59.7.4-7.6變量選擇.mp4
        57.60.7.7逐步回歸.mp4
        58.61.7.8變量選擇的準則.mp4
        59.62.7.9-7.11所有可能的回歸及LASSO和LARS.mp4
        60.63.8.1穩健估計.mp4
        61.64.8.2有偏估計.mp4
        62.65.8.3偏最小二乘回歸.mp4
        63.66.9線性回歸的推廣.mp4
        64.68.圖論與網絡模型(上).mp4
        65.69.圖論與網絡模型(下).mp4
        Thumbs.db

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路過,學習下
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沒看完~~~~~~ 先頂,好同志
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不錯不錯,很好哦
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相當不錯,感謝無私分享精神!
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謝謝樓主,共同發展
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LZ說的很不錯
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