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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] 
 
 
                                                                                                 〖百度网盘下载地址〗: 
 
 
 
 
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