【深度之眼】 v4 人工智能 数学基础训练营

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│  绪论 .mp4
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├─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
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├─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
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├─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
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├─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
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├─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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└─资料.zip

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