机器学习中用到的的数学知识全面解读 极大似然估计到微积分轻松实战

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所属分类:机器学习

机器学习中用到的的数学知识全面解读 极大似然估计到微积分轻松实战

课程目录

第一课:微分学基本概念.mp4

第七课:凸优化简介.mp4

第三课:概率论简介.mp4

第九课:从线性模型谈起的机器学习分类与回归.mp4

第二课:微分学进阶.mp4

第五课: 线性代数基础.mp4

第八课:优化的稳定性.mp4

第六课:线性代数进阶.mp4

第十课:从信息论到工业界最爱的树模型.mp4

第四课:极大似然估计.mp4

(1)\课件与代码;目录中文件数:22个

Bayesian Reasoning and Machine Learning.pdf

ESLII.pdf

Gaussian Processes for Machine Learning.pdf

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.pdf

Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf

matrix cookbook.pdf

MLE.pdf

Pattern Recognition and Machine Learning.pdf

PRML中文版.pdf

Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf

数学班第二期第8课代码示范.支持向量机.ipynb

机器学习中的数学第二期第1课微分学与梯度下降法.pdf

机器学习中的数学第二期第2课微分学进阶.pdf

机器学习中的数学第二期第7课凸优化简介.pdf

机器学习中的数学第二期第8课凸优化进阶.pdf

机器学习数学 教材.rar

第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf

第1课微分学与梯度下降法.pdf

第2课微分学进阶.pdf

第5课-线性代数基础_.pdf

第6课-线性代数进阶.pdf

第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf

(2)\课件与代码\Lesson1_2 HW

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p148.JPG

p176.JPG

p210.JPG

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(3)\课件与代码\Lesson1_2作业 HW

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