课程介绍
课程章节
章节1: 微积分基础 (14节)

课时01

导数的定义与作用

6分30秒

课时02

左右导数与可导函数

8分21秒

课时03

导数的几何与物理意义

3分51秒

课时04

基本函数求导公式

6分43秒

课时05

导数四则运算法则

4分52秒

课时06

复合函数求导法则

3分4秒

课时07

神经网络激活函数Sigmoid求导

7分1秒

课时08

神经网络激活函数Tanh求导

3分11秒

课时09

神经网络激活函数Softmax求导

15分35秒

课时10

高阶导数

1分45秒

课时11

导数与函数单调性

2分18秒

课时12

极值定理

3分54秒

课时13

导数与函数凹凸性

7分58秒

课时14

一元函数泰勒展开

11分58秒

章节2: 线性代数基础 (10节)

课时15

向量与其运算

更新中

0秒

课时16

行向量和列向量

更新中

0秒

课时17

向量加减、数乘、内积、转置

更新中

0秒

课时18

向量范数

更新中

0秒

课时19

特殊向量

更新中

0秒

课时20

矩阵与其运算

更新中

0秒

课时21

方阵、对称阵、单位阵、对角阵

更新中

0秒

课时22

矩阵加减、数乘、矩阵乘法、转置

更新中

0秒

课时23

逆矩阵

更新中

0秒

课时24

行列式

更新中

0秒

章节3: 多元函数微分学 (6节)

课时25

偏导数

更新中

0秒

课时26

高阶偏导数

更新中

0秒

课时27

梯度

更新中

0秒

课时28

雅可比矩阵

更新中

0秒

课时29

Hessian 矩阵

更新中

0秒

课时30

极值判别法则

更新中

0秒

章节4: 线性代数高级 (12节)

课时31

二次型

更新中

0秒

课时32

特征值和特征向量

更新中

0秒

课时33

特征值分解

更新中

0秒

课时34

多元函数的泰勒展开

更新中

0秒

课时35

矩阵和向量的求导公式

更新中

0秒

课时36

奇异值分解

更新中

0秒

课时37

奇异值分解计算方式

更新中

0秒

课时38

奇异值分解性质

更新中

0秒

课时39

SVD 用于数据压缩

更新中

0秒

课时40

SVD 用于 PCA 降维

更新中

0秒

课时41

SVD 用于协同过滤

更新中

0秒

课时42

SVD 用于矩阵求逆

更新中

0秒

章节5: 概率论 (11节)

课时43

随机事件和随机事件概率

更新中

0秒

课时44

条件概率和贝叶斯公式

更新中

0秒

课时45

随机事件的独立性

更新中

0秒

课时46

随机变量

更新中

0秒

课时47

数学期望和方差

更新中

0秒

课时48

常用随机变量服从的分布

更新中

0秒

课时49

随机向量

更新中

0秒

课时50

随机变量独立性

更新中

0秒

课时51

协方差与协方差矩阵

更新中

0秒

课时52

随机向量的常见分布

更新中

0秒

课时53

最大似然估计

更新中

0秒

章节6: 最优化 (12节)

课时54

局部最小和全局最小

更新中

0秒

课时55

迭代法求解

更新中

0秒

课时56

梯度下降法推导

更新中

0秒

课时57

牛顿法推导

更新中

0秒

课时58

坐标下降法

更新中

0秒

课时59

数值优化算法的问题

更新中

0秒

课时60

凸集

更新中

0秒

课时61

凸函数

更新中

0秒

课时62

凸优化问题

更新中

0秒

课时63

拉格朗日乘数法

更新中

0秒

课时64

拉格朗日对偶

更新中

0秒

课时65

KKT 条件

更新中

0秒

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