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机器学习的数学基础53集/高等数学/线性代数/概率论/数理统计。

资源目录：

机器学习必备的数学基础
┝━第3章-线性代数
┝━3-6行列式.ev4a
┝━3-1本集介绍.mp4
┝━3-3向量与矩阵运算.mp4
┝━3-7线性方程组.ev4a
┝━3-9矩阵分解.mp4
┝━3-4张量的运算.mp4
┝━3-10本集总结.mp4
┝━3-2向量矩阵张量.mp4
┝━3-5矩阵的逆与伪逆.ev4a
┝━3-8二次型与正定性.mp4
┝━第1章-微分上
┝━1-6费马定理.mp4
┝━1-1课程介绍.mp4
┝━1-3极限.mp4
┝━1-7函数逼近.mp4
┝━1-8泰勒展开.mp4
┝━1-4导数.mp4
┝━1-9凸函数.mp4
┝━1-2O（n）.mp4
┝━1-5求导方法.mp4
┝━1-10本集总结.mp4
┝━第4章-概率统计
┝━4-11蒙特卡洛方法.mp4
┝━4-1本集介绍.mp4
┝━4-13EM算法.mp4
┝━4-2随机变量与概率分布.mp4
┝━4-12Bootstrap方法.mp4
┝━4-3贝叶斯定理.mp4
┝━4-14本集总结.mp4
┝━4-4期望、方差与条件数学期望.mp4
┝━第5章-zui优化方法
┝━5-7约束非线性优化.mp4
┝━5-2优化问题简介.mp4
┝━5-4共轭梯度法.mp4
┝━5-8KKT条件.mp4
┝━5-9本集总结.mp4
┝━5-5牛顿法.mp4
┝━5-15.1 本集简介.mp4
┝━5-3最速下降法.mp4
┝━5-6拟牛顿法.mp4

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