
课程简介:
从数据统计分析、概率论、离散数学、矩阵和凸优化四个方面进行解释,致力于实践每个人的逻辑能力。有良好的数学基础,有利于每个人在后期课程学习中对机器学习和深度学习相关优化算法的具体内容有更深入的了解,对人工智能科学研究至关重要,如人工智能技术中的大部分智能是通过“概率论”实现的。
课程大纲:
1.1、01-π、当然,基本常识e、导数、导数的单调性.mp4 |
1.2、02–凸函数、一般导函数、偏导导数、方向导数、梯度方向.mp4 |
1.3、03-Taylor公式计算,贝叶斯公式,条件概率,期望,标准差,协议差矩阵.mp4 |
1.4、04-标准正态分布,两点分布,几何分布,泊松分布,联合分布,指数分布.mp4 |
1.5、05-契比雪夫基本不等式,大数定理,中心极限定理,非常大.mp4 |
1.6、06-空间向量、矩阵、矩阵逆转、转移矩阵、n阶行列、状态转移矩阵、特征根、矩阵的特征值.mp4 |
1.7、AI2-07-QR溶解,SVD、空间向量导数.mp4 |
AI_数学基础.pdf |
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