课程介绍
课程章节
章节1:数据挖掘介绍 (3节)

课时01

数据挖掘分析介绍

20分21秒

课时02

微积分和线性代数在数据挖掘中的应用

15分20秒

课时03

概率论和最优解的相关概念

11分23秒

章节2:微积分基础 (7节)

课时04

导数的意义

20分5秒

课时05

左导数和右导数

9分6秒

课时06

基本函数的导数

15分56秒

课时07

导数的四则运算法则

16分4秒

课时08

复合函数求导

15分28秒

课时09

复合函数求导案例

14分35秒

课时10

一元函数泰勒展开

更新中

0秒

章节3:线性代数基础一 (4节)

课时11

向量的定义

更新中

0秒

课时12

向量运算

更新中

0秒

课时13

行向量和列向量

更新中

0秒

课时14

向量范数

更新中

0秒

章节4:线性代数基础二 (8节)

课时15

矩阵的定义

更新中

0秒

课时16

矩阵的运算

更新中

0秒

课时17

方阵

更新中

0秒

课时18

单位矩阵

更新中

0秒

课时19

对称矩阵

更新中

0秒

课时20

矩阵乘法

更新中

0秒

课时21

矩阵转置

更新中

0秒

课时22

逆矩阵

更新中

0秒

章节5:统计基础 (9节)

课时23

随机事件

更新中

0秒

课时24

概率介绍

更新中

0秒

课时25

条件概率

更新中

0秒

课时26

贝叶斯公式

更新中

0秒

课时27

随机事件的独立性

更新中

0秒

课时28

随机变量

更新中

0秒

课时29

方差

更新中

0秒

课时30

随机变量服从分布

更新中

0秒

课时31

最大似然估计

更新中

0秒

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