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【高数完全自学版】100集精华合集，零基础也能轻松上手！刷完你会发现高数不过如此。-人工智能/机器学习

1.4万

56

2026-03-20 17:41:57

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高等数学课程简介

04:05

1-函数

05:32

2026最新入门转行学习路线图讲解

10:54

2-极限

06:44

3-无穷小与无穷大

06:34

4-连续性与导数

08:59

5-偏导数

07:02

6-方向导数

08:25

7-梯度

11:27

2-微积分的解释

08:02

3-定积分

08:33

4-定积分性质

05:29

2-一点一世界

09:59

3-阶数的作用

08:08

4-阶乘的作用

05:54

5-拉格朗日乘子法

09:54

6-求解拉格朗日乘子法

10:06

2-矩阵与数据的关系

09:26

3-矩阵基本操作

12:12

4-矩阵的几种变换

05:31

5-矩阵的秩

12:41

1-特征值与特征向量

07:26

2-特征空间与应用

04:32

3-SVD要解决的问题

07:18

4-特征值分解

05:46

1-离散型随机变量

07:50

2-连续型随机变量

09:33

3-简单随机抽样

02:31

4-似然函数

07:35

3-条件概率

08:34

4-条件概率小例子

05:36

5-独立性

07:16

6-二维离散型随机变量

08:04

7-二维连续型随机变量

05:30

8-边缘分布

09:37

9-期望

04:21

2-二项式分布

11:03

3-泊松分布

15:56

4-均匀分布

03:23

5-卡方分布

05:36

6-beta分布

14:55

2-线性核函数

05:44

3-多项式核函数

04:35

4-核函数实例

06:54

5-高斯核函数

08:51

6-参数的影响

08:37

1-熵的概念

04:51

2-熵的大小意味着什么

12:10

3-激活函数

06:31

1-回归分析概述

07:12

2-回归方程定义

04:43

3-误差项的定义

07:48

4-最小二乘法推导与求解

12:42

5-回归方程求解小例子

06:33

6-回归直线拟合优度

11:09

7-多元与曲线回归问题

08:26

8-Python工具包介绍

05:02

2-左右侧检验与双侧检验

14:21

3-Z检验基本原理

07:04

4-Z检验实例

14:07

5-T检验基本原理

13:03

6-T检验实例

06:18

7-T检验应用条件

07:44

8-卡方检验

11:29

2-皮尔森相关系数

08:17

3-计算与检验

13:06

4-斯皮尔曼等级相关

14:07

5-肯德尔系数

06:49

6-质量相关分析

13:34

2-方差的比较

11:51

3-方差分析计算方法

14:01

4-方差分析中的多重比较

08:16

5-多因素方差分析

09:26

6-Python方差分析实例

08:35

1-层次聚类概述

04:42

2-层次聚类流程

12:11

3-层次聚类实例

11:34

1-贝叶斯分析概述

07:23

2-概率的解释

06:07

3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论

05:50

4-贝叶斯算法概述

06:59

5-贝叶斯推导实例

07:38

6-贝叶斯拼写纠错实例

11:47

7-垃圾邮件过滤实例

14:10

8-贝叶斯解释

10:50

9-经典求解思路

08:17

10-MCMC概述

11:03

11-PYMC3概述

05:41

12-模型诊断

09:54

13-模型决策

10:49

贝叶斯

16:38

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