数据科学与人工智能:必备数学基础

本课程旨在帮助同学们在“数据科学与人工智能”专业方向快速打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。

 

课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,快速掌握核心知识点。课程章节内容较多,零基础同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习。

 

章节1:高等数学基础

课时1 视频 课程简介 04:00 可试看

课时2 视频 函数 05:27 可试看

课时3 视频 极限 06:43

课时4 视频 无穷小与无穷大 06:33

课时5 视频 连续性与导数 08:58

课时6 视频 偏导数 07:01

课时7 视频 方向导数 08:24

课时8 视频 梯度 11:26

课时9 视频 进阶实战课程推荐 02:50

课时10 文本 PPT与课件下载

 

章节2:微积分

课时11 视频 微积分基本想法 06:06

课时12 视频 微积分的解释 08:01

课时13 视频 定积分 08:32

课时14 视频 定积分性质 05:28

课时15 视频 牛顿-莱布尼茨公式 11:36

 

章节3:泰勒公式与拉格朗日

课时16 视频 泰勒公式出发点 06:13

课时17 视频 一点一世界 09:58

课时18 视频 阶数的作用 08:07

课时19 视频 阶乘的作用 05:53

课时20 视频 拉格朗日乘子法 09:53

课时21 视频 求解拉格朗日乘子法 10:05

 

章节4:线性代数基础

课时22 视频 行列式概述 05:43

课时23 视频 矩阵与数据的关 09:25

课时24 视频 矩阵基本操作 12:11

课时25 视频 矩阵的几种变换 05:30

课时26 视频 矩阵的秩 12:40

课时27 视频 内积与正交 11:27

 

章节5:特征值与矩阵分解

课时28 视频 特征值与特征向量 07:25

课时29 视频 特征空间与应用 04:31

课时30 视频 SVD要解决的问题 07:17

课时31 视频特征值分解 05:45

课时32 视频 SVD矩阵分解 11:52

 

章节6:随机变量与概率估计

课时33 视频 离散型随机变量 07:49

课时34 视频 连续型随机变量 09:32

课时35 视频 简单随机抽样 02:30

课时36 视频 似然函数 07:34

课时37 视频 极大似然估计 10:16

 

章节7:概率论基础

课时38 视频 概率与频率 06:50

课时39 视频 古典概型 06:23

课时40 视频 条件概率 08:33

课时41 视频 条件概率小例子 05:35

课时42 视频 独立性 07:15

课时43 视频 二维离散型随机变量 08:03

课时44 视频 二维连续型随机变量 05:29

课时45 视频 边缘分布 09:36

课时46 视频 期望 04:20

课时47 视频 期望求解 08:38

课时48 视频 马尔科夫不等式 08:35

课时49 视频 切比雪夫不等式 11:14

课时50 视频 后验概率估计 10:04

课时51 视频 贝叶斯拼写纠错实例 11:46

课时52 视频 垃圾邮件过滤实例 14:09

 

章节8:数据科学你得知道的几种分布

课时53 视频 正太分布 19:22

课时54 视频 二项式分布 11:02

课时55 视频 泊松分布 15:55

课时56 视频 均匀分布 03:22

课时57 视频 卡方分布 05:35

课时58 视频 beta分布 14:54

 

章节9:核函数变换

课时59 视频 核函数的目的 06:37

课时60 视频 线性核函数 05:43

课时61 视频 多项式核函数 04:34

课时62 视频 核函数实例 06:53

课时63 视频 高斯核函数 08:50

课时64 视频 参数的影响 08:36

 

章节10:熵与激活函数

课时65 视频 熵的概念 04:50

课时66 视频 熵的大小意味着什么 12:09

课时67 视频 激活函数 06:30

课时68 视频 激活函数的问题 09:59

 

章节11:回归分析

课时69 视频 回归分析概述 07:11

课时70 视频 回归方程定义 04:42

课时71 视频 误差项的定义 07:47

课时72 视频 最小二乘法推导与求解 12:41

课时73 视频 回归方程求解小例子 06:32

课时74 视频 回归直线拟合优度 11:08

课时75 视频 多元与曲线回归问题 08:25

课时76 视频 Python工具包介绍 05:01

课时77 视频 statsmodels回归分析 09:37

课时78 视频 高阶与分类变量实例 12:06

课时79 视频 案例:汽车价格预测任务概述 09:19

课时80 视频 缺失值填充 13:36

课时81 视频 特征相关性 13:47

课时82 视频 预处理问题 07:05

课时83 视频 回归求解 13:23

 

章节12:假设检验

课时84 视频 假设检验基本思想 12:28

课时85 视频 左右侧检验与双侧检验 14:20

课时86 视频 Z检验基本原理 07:03

课时87 视频 Z检验实例 14:06

课时88 视频 T检验基本原理 13:02

课时89 视频 T检验实例 06:17

课时90 视频 T检验应用条件 07:43

课时91 视频 卡方检验 11:28

课时92 视频 假设检验中的两类错误 10:01

课时93 视频 Python假设检验实例 12:34

课时94 视频 Python卡方检验实例 07:59

 

章节13:相关分析

课时95 视频 相关分析概述 09:03

课时96 视频 皮尔森相关系数 08:16

课时97 视频 计算与检验 13:05

课时98 视频 斯皮尔曼等级相关 14:06

课时99 视频 肯德尔系数 06:48

课时100 视频 质量相关分析 13:33

课时101 视频 偏相关与复相关 07:34

 

章节14:方差分析

课时102 视频 方差分析概述 06:47

课时103 视频 方差的比较 11:50

课时104 视频 方差分析计算方法 14:00

课时105 视频 方差分析中的多重比较 08:15

课时106 视频 多因素方差分析 09:25

课时107 视频 Python方差分析实例 08:34

 

章节15:聚类分析

课时108 视频 层次聚类概述 04:41

课时109 视频 层次聚类流程 12:10

课时110 视频 层次聚类实例 11:33

课时111 视频 KMEANS算法概述 11:34

课时112 视频 KMEANS工作流程 09:42

课时113 视频 KMEANS迭代可视化展示 08:20

课时114 视频 DBSCAN聚类算法 11:04

课时115 视频 DBSCAN工作流程 15:03

课时116 视频 DBSCAN可视化展示 08:52

课时117 视频 多种聚类算法概述 04:34

课时118 视频 聚类案例实战 17:19

 

章节16:贝叶斯分析

课时119 视频 贝叶斯分析概述 07:22

课时120 视频 概率的解释 06:06

课时121 视频 贝叶斯学派与经典统计学派的争论 05:49

课时122 视频 贝叶斯算法概述 06:58

课时123 视频 贝叶斯推导实例 07:37

课时124 视频 贝叶斯解释 10:49

课时125 视频 经典求解思路 08:16

课时126 视频 MCMC概述 11:02

课时127 视频 PYMC3概述 05:40

课时128 视频 模型诊断 09:53

课时129 视频 模型决策 10:48

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