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2020人工智能数学基础训练营5周学习资料

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发表于 2021-1-20 10:48:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
【资料目录】
├─Week1 线性代数
│      1.1 向量与矩阵.mp4
│      1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4
│      1.3 矩阵的范数与迹.mp4
│      1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4
│      
├─Week2:微积分
│      2.1 集合与函数.mp4
│      2.2 极限.mp4
│      2.3 连续函数和微分学.mp4
│      2.4 积分.mp4
│      2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4
│      
├─Week3 概率论与数理统计
│      3.1 概率论基础.mp4
│      3.2 条件概率.mp4
│      3.3 概率分布与统计量.mp4
│      3.4 概率分布进阶.mp4
│      3.5 联合分布.mp4
│      3.6 主成分分析法.mp4
│      
├─Week4 概率论与信息论
│      4.1 中心极限定理与矩估计.mp4
│      4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4
│      4.3 贝叶斯统计基础.mp4
│      4.4 信息论基础(信息度量,互信息,交叉熵,KL散度).mp4
│      
└─Week5:优化方法
        5.1 最速下降法.mp4
        5.2 梯度下降法(SGD,BGD).mp4
        5.3 牛顿下降法,拟牛顿法.mp4
        5.4 共轭梯度法.mp4
        5.5 adman方法.mp4
        5.6 拉格朗日乘数法.mp4
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