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人生苦短，我用高数！国内顶尖学府北大强推的【机器学习-数学基础】教程分享！博导半天就教会了我人工智能必备数学基础课程（附代码）！ -人工智能/机器学习/高等数学

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2025-11-22 10:40:26

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人工智能学习资料礼包（内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等等等等视频、代码、PPT以及深度学习书籍！你想要的里面都有！）

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1. 【基础】1.1课程介绍机器学习介绍上

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2. 1.1课程介绍机器学习介绍下

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4. 2基本概念

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5. 3.1决策树算法

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7. 4.1最邻近规则分类KNN算法

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9. 5.1支持向量机SVM上

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11. 6.2神经网络算法应用上

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12. 6.3神经网络算法应用下

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13. 7.1简单线性回归上

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15. 7.3多元线性回归

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16. 7.4多元线性回归应用

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17. 7.5非线性回归 Logistic Regression

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18. 7.6非线性回归应用

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19. 7.7回归中的相关度和决定系数

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20. 7.8回归中的相关性和R平方值应用

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21. 8.1Kmeans算法

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22. 8.2Kmeans应用

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23. 8.3Hierarchical clustering 层次聚类

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26. 支持向量机(SVM)算法(下)应用

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27. 支持向量机(SVM)算法下

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28. 总结

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29. 【进阶】第1章基本概念清晰版

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30. 第2章软件包安装和环境配置总述

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31. 第3章环境配置分部详解

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32. 第4章环境配置分部详解下

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33. 第5章手写数字识别

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34. 第6章神经网络基本结构及梯度下降算法

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35. 第7章随机梯度下降算法

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36. 第8章梯度下降算法实现上

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38. 第10章神经网络手写数字演示

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39. 第11章 Backpropagation算法上

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40. 第12章 Backpropagation算法下

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41. 第13章 Backpropagation算法实现

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42. 第14章 cross-entropy函数

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43. 第15章 Softmax和Overfitting

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44. 第16章 Regulization

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45. 第17章 Regulazition和Dropout

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46. 第18章正态分布和初始化(修正版)

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47. 第19章提高版本的手写数字识别实现

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48. 第20章神经网络参数hyper-parameters选择

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49. 第21章深度神经网络中的难点

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50. 第22章用ReL解决VanishingGradient问题

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51. 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法

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52. 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上

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53. 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下

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54. 第26章 Restricted Boltzmann Machine

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55. 第27章 Restricted Boltzmann Machine下

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