机器学习基础,7月高等数学教程视频下载

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机器学习基础,7月高等数学教程

第1讲 微积分和梯度

第1讲 微积分和梯度.ppt

第2讲 Taylor展式与拟牛顿

第2讲 Taylor展式与拟牛顿.ppt

第3讲 概率论基础

第4讲 概率计算与拒绝采样

第5讲 期望和方差

第6讲 协方差

第7讲 偏度和峰度

第8讲 中心极限定理

第9讲 矩估计

第10讲 极大似然估计

第11讲 重新理解矩阵

第12讲 四个基本的子空间

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