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超全超简单！一口气学完微积分、线性代数、概率论等人工智能必备高等数学基础，零基础入门AI，直接看这套补数学就完事！

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2026-04-26 16:50:58

未经作者授权，禁止转载

超全超简单的 AI 必备高等数学零基础教程来了！一口气吃透微积分、线性代数、概率论三大核心模块，专为人工智能学习者量身打造，完全适配零基础小白补数学需求。告别课本晦涩推导，结合 AI 实际应用场景通俗讲解知识点，针对性拆解机器学习、深度学习中高频用到的数学原理，弱化复杂计算，重点讲懂公式意义与模型底层逻辑。不管你是零基础入门 AI、补齐科研短板，还是攻克算法学习难点、搞定课程毕设，这套课程都能一站式解决数学薄弱痛点。全程干货易懂、循序渐进，附赠配套笔记与习题资料，零基础也能快速补齐 AI 数学短板，轻松跟上人工智能学习节奏！

人工智能入门

AI讲师-唐宇迪发消息

付费咨询/1V1辅导论文发表，核心期刊，SCI论文，EI会议、期刊、论文带读、

第一章：人工智能数学基础——函数

05:28

极限

06:44

无穷小与无穷大

06:34

-连续性与导数

08:59

偏导数

07:02

方向导数

08:25

梯度

11:27

第二章：微积分——微积分基本想法

06:07

微积分的解释

08:02

定积分

08:33

定积分性质

05:29

牛顿-莱布尼茨公式

11:37

泰勒公式出发点

06:14

一点一世界

09:59

阶数的作用

08:08

阶乘的作用

05:54

拉格朗日乘子法

09:54

求解拉格朗日乘子法

10:06

第三章：概率论——概率与频率

06:51

古典概型

06:24

条件概率

08:34

条件概率小例子

05:36

独立性

07:16

二维离散型随机变量

08:04

二维连续型随机变量

05:30

边缘分布

09:37

期望

04:21

期望求解

08:39

马尔科夫不等式

08:36

切比雪夫不等式

11:15

后验概率估计

10:05

贝叶斯拼写纠错实例

11:47

垃圾邮件过滤实例

14:10

正太分布

19:23

二项式分布

11:03

泊松分布

15:56

均匀分布

03:23

卡方分布

05:36

beta分布

14:55

核函数的目的

06:38

线性核函数

05:44

多项式核函数

04:35

核函数实例

06:54

高斯核函数

08:51

参数的影响

08:37

第四章：线性代数——行列式概述

05:44

矩阵与数据的关系

09:26

矩阵基本操作

12:12

矩阵的几种变换

05:31

矩阵的秩

12:41

-内积与正交

11:28

特征值与特征向量

07:26

-特征空间与应用

04:32

-SVD要解决的问题

07:18

特征值分解

05:46

SVD矩阵分解

11:53

离散型随机变量

07:50

连续型随机变量

09:33

简单随机抽样

02:31

-似然函数

07:35

极大似然估计

10:17

第五章：激活函数——熵的概念

04:51

熵的大小意味着什么

12:10

激活函数

06:31

激活函数的问题

10:00

回归分析概述

07:12

回归方程定义

04:43

误差项的定义

07:48

最小二乘法推导与求解

12:42

回归方程求解小例子

06:33

回归直线拟合优度

11:09

多元与曲线回归问题

08:26

Python工具包介绍

05:02

statsmodels回归分析

09:38

高阶与分类变量实例

12:07

汽车价格预测任务概述

09:20

缺失值填充

13:37

特征相关性

13:48

预处理问题

07:06

回归求解

13:24

假设检验基本思想

12:29

左右侧检验与双侧检验

14:21

Z检验基本原理

07:04

Z检验实例

14:07

T检验基本原理

13:03

T检验实例

06:18

T检验应用条件

07:44

卡方检验

11:29

假设检验中的两类错误

10:02

Python假设检验实例

12:35

Python卡方检验实例

08:00

相关分析概述

09:04

皮尔森相关系数

08:17

计算与检验

13:06

斯皮尔曼等级相关

14:07

肯德尔系数

06:49

质量相关分析

13:34

偏相关与复相关

07:35

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