【深度之眼】 v4 人工智能 数学基础训练营

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📁 Week2：微积分
    2.1 集合与函数.mp4  [17.4 MB]
    2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4  [17.5 MB]
    2.4 积分.mp4  [23.0 MB]
    2.3 连续函数和微分学.mp4  [22.7 MB]
    2.2 极限.mp4  [24.1 MB]
📁 Week3 概率论与数理统计
    3.4 概率分布进阶.mp4  [15.8 MB]
    3.5 联合分布.mp4  [22.2 MB]
    3.1 概率论基础.mp4  [29.0 MB]
    3.3 概率分布与统计量.mp4  [18.8 MB]
    3.6 主成分分析法.mp4  [17.6 MB]
    3.2 条件概率.mp4  [20.7 MB]
📁 Week4 概率论与信息论
    4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4  [23.5 MB]
    4.4 信息论基础（信息度量，互信息，交叉熵，KL散度）.mp4  [18.4 MB]
    4.1 中心极限定理与矩估计.mp4  [17.0 MB]
    4.3 贝叶斯统计基础.mp4  [19.5 MB]
📁 Week5：优化方法
    5.2 梯度下降法（SGD，BGD）.mp4  [13.5 MB]
    5.1 最速下降法.mp4  [21.0 MB]
    5.5 adman方法.mp4  [11.9 MB]
    5.4 共轭梯度法.mp4  [18.3 MB]
    5.3 牛顿下降法，拟牛顿法.mp4  [18.0 MB]
    5.6 拉格朗日乘数法.mp4  [12.3 MB]
📁 Week1 线性代数
    1.3 矩阵的范数与迹.mp4  [15.2 MB]
    1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4  [18.7 MB]
    1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4  [22.9 MB]
    1.1 向量与矩阵.mp4  [34.7 MB]
绪论 .mp4  [20.3 MB]