机器学习数学基础
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任务规则
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第1章: 引言
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第1节: 数学之于机器学习的必要性和重要性
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1-1:【课件】第一章:绪论.pdf
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1-2:【视频】第一章:绪论(上)
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1-3:【视频】第一章:绪论(下)
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1-4:【讲义】第一章:绪论.pdf
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1-5:【作业讲解】习题讲解.pdf
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第2节: 习题讲解
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2-1:【作业讲解】习题参考答案.pdf
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2-2:【视频】习题讲解
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2-3:【资料】第二章课程辅助资料.zip
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第2章: 函数求导
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第1节: 背景介绍&函数极限&导数
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3-1:【课件】第二章:函数求导(上).pdf
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3-2:【视频】第二章:函数求导(上)
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3-3:【视频】第二章:函数求导(中)
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第2节: 复合函数求导&BP算法案例分析
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4-1:【课件】第二章-BP算法.pdf
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4-2:【视频】第二章:BP算法(上)
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4-3:【视频】第二章:BP算法(下)
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第3节: 习题讲解
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5-1:【视频】第二章习题讲解
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5-2:【课件】编程实践:BP算法及其应用——波士顿房价预测.pdf
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5-3:【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测
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5-4:【代码】BP算法及其应用-波士顿房价预测.rar
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第3章: 矩阵论
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第1节: 背景介绍、矩阵基本运算与范数
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6-1:【课件】第三章:矩阵运算(上).pdf
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6-2:【视频】第三章:矩阵运算(上)
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第2节: 线性方程组求解、矩阵的秩、线性空间、逆矩阵、矩阵求导
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7-1:【课件】第三章:矩阵运算(下).pdf
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7-2:【视频】第三章:矩阵运算(下)
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第3节: 编程实践:矩阵的运算
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8-1:【课件】编程实践:矩阵的运算.pdf
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8-2:【视频】编程实践:矩阵的运算
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第4节: 方阵的特征值与特征向量、矩阵的奇异值分解、二次型
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9-1:【课件】第三章:矩阵论(三).pdf
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9-2:【视频】第三章:矩阵论(三)
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第5节: 编程实践:基于奇异值分解SVD进行智能推荐
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10-1:【课件】编程实践:基于奇异值分解SVD进行智能推荐.pdf
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10-2:【代码】SVD2.rar
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10-3:【视频】编程实践:基于奇异值分解SVD进行智能推荐.mp4
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第4章: 凸优化
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第1节: 凸函数
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11-1:【课件】凸函数.pdf
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11-2:【视频】凸函数
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11-3:【讲义】机器学习数学基础-优化部分.pdf
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第2节: 对偶理论及SVM的对偶求解
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12-1:【课件】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf
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12-2:【视频】对偶理论及SVM的对偶求解
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12-3:【讲义】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf
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第3节: 编程实践:基于支持向量机 SVM 进行二分类
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13-1:【课件】编程实践:基于支持向量机 SVM 进行二分类.pdf
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13-2:【视频】编程实践:基于支持向量机 SVM 进行二分类
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13-3:【代码】编程实践:基于支持向量机 SVM 进行二分类.rar
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第5章: 概率统计
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第1节: 第一部分:背景介绍、概率基本定义、随机事件概率的常用性质
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14-1:【课件】概率统计(上).pdf
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14-2:【视频】概率统计(上)
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第2节: 随机事件&随机变量
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15-1:【课件】概率统计(中).pdf
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15-2:【视频】概率统计(中)
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第3节: 随机向量&KL散度
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16-1:【课件】概率统计(下).pdf
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16-2:【视频】概率统计(下)
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16-3:【课外资料】概率统计.zip
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第4节: 极大似然估计&朴素贝叶斯
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17-1:【课件】概率统计(终).pdf
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17-2:【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯
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第5节: 编程实践:基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌
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18-1:【课件】编程实践:基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.pdf
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18-2:【视频】编程实践:基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.mp4
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18-3:【代码&数据】朴素贝叶斯实践代码&数据.rar
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第6章: 信息论
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第1节: 背景介绍:以决策树(DT)算法为例
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19-1:【资料】课程辅助资料
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19-2:【课件】信息论基础-上
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19-3:【视频】信息论上
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第2节: 信息论中的基本概念:离散随机变量与连续随机变量
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20-1:【课件】信息论基础-中
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20-2:【视频】信息论基础-中
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第3节: 案例分析:决策树及其应用(以乳腺癌诊断和信用风险评级为例)
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21-1:【课件】信息论基础-下
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21-2:【视频】信息论基础-下
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21-3:【编程实践】基于决策树和 C4.5 算法进行二分类.rar
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21-4:【实践】案例实践:决策树及其应用
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第7章: 课程讲义(更新)
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22-1:Chapter1绪论-2019 V1.pdf
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22-2:Chapter3矩阵论-2019 V1.pdf
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22-3:课程讲义(发布版本).zip
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22-4:Chapter5概率统计-2019 V1.pdf
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22-5:Chapter6信息论-2019 V1.pdf
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