数学老师回来了-机器学习中用到的的数学知识全面解读 极大似然估计到微积分轻松实战

===============课程目录===============

├─第一课：微分学基本概念.mp4

├─第七课：凸优化简介.mp4

├─第三课：概率论简介.mp4

├─第九课：从线性模型谈起的机器学习分类与回归.mp4

├─第二课：微分学进阶.mp4

├─第五课： 线性代数基础.mp4

├─第八课：优化的稳定性.mp4

├─第六课：线性代数进阶.mp4

├─第十课：从信息论到工业界最爱的树模型.mp4

├─第四课：极大似然估计.mp4

(1)\课件与代码；目录中文件数:22个

├─Bayesian Reasoning and Machine Learning.pdf

├─ESLII.pdf

├─Gaussian Processes for Machine Learning.pdf

├─Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.pdf

├─Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf

├─matrix cookbook.pdf

├─MLE.pdf

├─Pattern Recognition and Machine Learning.pdf

├─PRML中文版.pdf

├─Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf

├─数学班第二期第8课代码示范.支持向量机.ipynb

├─机器学习中的数学第二期第1课微分学与梯度下降法.pdf

├─机器学习中的数学第二期第2课微分学进阶.pdf

├─机器学习中的数学第二期第7课凸优化简介.pdf

├─机器学习中的数学第二期第8课凸优化进阶.pdf

├─机器学习数学 教材.rar

├─第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf

├─第1课微分学与梯度下降法.pdf

├─第2课微分学进阶.pdf

├─第5课-线性代数基础_.pdf

├─第6课-线性代数进阶.pdf

├─第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf

(2)\课件与代码\Lesson1_2 HW

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(3)\课件与代码\Lesson1_2作业 HW

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├─p176.JPG

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