课程介绍
课程章节
章节1: 微积分基础 (14节)

课时01

导数的定义与作用

6分30秒

课时02

左右导数与可导函数

8分21秒

课时03

导数的几何与物理意义

3分51秒

课时04

基本函数求导公式

6分43秒

课时05

导数四则运算法则

4分52秒

课时06

复合函数求导法则

3分4秒

课时07

神经网络激活函数Sigmoid求导

7分1秒

课时08

神经网络激活函数Tanh求导

3分11秒

课时09

神经网络激活函数Softmax求导

15分35秒

课时10

高阶导数

1分45秒

课时11

导数与函数单调性

2分18秒

课时12

极值定理

3分54秒

课时13

导数与函数凹凸性

7分58秒

课时14

一元函数泰勒展开

11分58秒

章节2: 线性代数基础 (11节)

课时15

向量是什么

8分5秒

课时16

行向量和列向量

3分6秒

课时17

向量运算

6分7秒

课时18

向量的范数

14分20秒

课时19

特殊向量

4分36秒

课时20

矩阵是什么

3分37秒

课时21

常见矩阵

5分28秒

课时22

矩阵运算

10分43秒

课时23

逆矩阵

14分8秒

课时24

行列式

8分36秒

课时25

伴随矩阵

25分9秒

章节3: 线性代数高级 (13节)

课时26

特征值与特征向量概念

22分5秒

课时27

满秩矩阵

7分26秒

课时28

特征值与行列式

7分15秒

课时29

特征值分解定义与操作

10分23秒

课时30

特征值分解意义

6分46秒

课时31

矩阵和向量的求导公式

7分12秒

课时32

奇异值分解（SVD）

21分34秒

课时33

奇异值分解计算方式

17分35秒

课时34

奇异值分解性质

11分55秒

课时35

SVD 进行数据压缩

7分37秒

课时36

SVD 进行 PCA 降维

16分1秒

课时37

SVD 进行矩阵求逆

16分38秒

课时38

SVD 进行协同过滤

10分27秒

章节4: 多元函数微分学 (8节)

课时39

多元函数定义

3分9秒

课时40

偏导数

3分43秒

课时41

高阶偏导数

4分1秒

课时42

梯度

5分26秒

课时43

雅可比矩阵

8分40秒

课时44

Hessian 矩阵

10分59秒

课时45

极值判别法则

17分55秒

课时46

二次型

17分48秒

章节5: 概率论 (13节)

课时47

概率论与机器学习

3分33秒

课时48

随机事件

6分17秒

课时49

条件概率和贝叶斯公式

9分17秒

课时50

随机事件的独立性

2分19秒

课时51

随机变量

19分59秒

课时52

期望

7分22秒

课时53

方差

10分27秒

课时54

数学期望与方差重要公式

7分29秒

课时55

随机向量

3分38秒

课时56

随机变量独立性

2分13秒

课时57

协方差

10分35秒

课时58

机器学习中常见分布

3分45秒

课时59

最大似然估计

7分57秒

章节6: 最优化 (18节)

课时60

最优化概念

7分5秒

课时61

求导与迭代求解

8分18秒

课时62

梯度下降法公式推导

15分53秒

课时63

梯度下降代码演示

22分55秒

课时64

牛顿法解方程原理

7分43秒

课时65

牛顿法解方程代码演示

11分51秒

课时66

牛顿法求解最优化问题

13分4秒

课时67

牛顿法求解最优化代码演示

13分25秒

课时68

拟牛顿法介绍

8分48秒

课时69

坐标下降法

3分58秒

课时70

数值优化算法瓶颈

7分1秒

课时71

凸优化问题

2分25秒

课时72

凸集

3分23秒

课时73

凸函数

4分0秒

课时74

凸函数表达形式

3分31秒

课时75

拉格朗日乘数法

7分1秒

课时76

KKT 条件

4分52秒

课时77

拉格朗日对偶

20分5秒

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