ML_机器学习中的数学班视频教程
第1讲 微积分和梯度.ppt
第2讲 Taylor展式与拟牛顿.mp4
第2讲 Taylor展式与拟牛顿.ppt
第3讲 概率论基础.mp4
第4讲 概率计算与拒绝采样.mp4
第5讲 期望和方差.mp4
第6讲 协方差.mp4
第7讲 偏度和峰度.mp4
第8讲 中心极限定理.mp4
第9讲 矩估计.mp4
第10讲 极大似然估计.mp4
第11讲 重新理解矩阵.mp4
第12讲 四个基本的子空间.mp4
第1讲 微积分和梯度.ppt
第2讲 Taylor展式与拟牛顿.mp4
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第3讲 概率论基础.mp4
第4讲 概率计算与拒绝采样.mp4
第5讲 期望和方差.mp4
第6讲 协方差.mp4
第7讲 偏度和峰度.mp4
第8讲 中心极限定理.mp4
第9讲 矩估计.mp4
第10讲 极大似然估计.mp4
第11讲 重新理解矩阵.mp4
第12讲 四个基本的子空间.mp4