深蓝机器学习数学基础

深蓝机器学习数学基础资源介绍:

深蓝机器学习数学基础

深蓝机器学习数学基础封面图

机器学习作为人工智能的核心技术,想要学好机器学习,对于数学基础薄弱的人来说十分艰难。当我们面对现实任务时,很少能照搬现成的算法便取得好结果。我们往往需要按需设计、量身定制,掌握了数学这个机器学习的底层基础,不仅可以加深对算法的理解,还能在模型优化阶段更加游刃有余。这门课将机器学习和数学知识相结合,而不是仅教授数学知识本身。每章配合习题和简单的编程例子更容易理解,初步打通机器学习和数学,能够理解算法原理,既知其然又知其所以然。另外,对于较深的内容,还给出了介绍或参考文献,方便学有余力且感兴趣的同学进一步学习~

资源目录:

深蓝-机器学习数学基础
├─ 任务1-1: 【课件】第一章:绪论.pdf.pdf

├─ 任务1-2:【视频】第一章:绪论(上).mp4

├─ 任务1-3:【视频】第一章:绪论(下).mp4

├─ 任务1-4:【讲义】第一章:绪论.pdf

├─ 任务10-1:【课件】编程实践:基于奇异值分解SVD进行智能推荐.pdf

├─ 任务10-3:【视频】编程实践:基于奇异值分解SVD进行智能推荐.mp4

├─ 任务11-1:【课件】凸函数.pdf

├─ 任务11-2:【视频】凸函数.mp4

├─ 任务11-3:【讲义】机器学习数学基础-优化部分.pdf

├─ 任务12-1:【课件】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf

├─ 任务12-2:【视频】对偶理论及SVM的对偶求解.mp4

├─ 任务12-3:【讲义】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf

├─ 任务13-1:【课件】编程实践:基于支持向量机 SVM 进行二分类.pdf

├─ 任务13-2:【视频】编程实践:基于支持向量机 SVM 进行二分类.mp4

├─ 任务14-1:【课件】概率统计(上).pdf

├─ 任务14-2:【视频】概率统计(上).mp4

├─ 任务15-1:【课件】概率统计(中).pdf

├─ 任务15-2:【视频】概率统计(中).mp4

├─ 任务16-1:【课件】概率统计(下).pdf

├─ 任务16-2:【视频】概率统计(下).mp4

├─ 任务17-1:【课件】概率统计(终).pdf

├─ 任务17-2:【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯.mp4

├─ 任务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

├─ 任务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

├─ 任务19-2:【课件】信息论基础-上.pdf

├─ 任务19-3:【视频】信息论上.mp4

├─ 任务1:【作业讲解】习题讲解.pdf

├─ 任务2-1:【作业讲解】习题参考答案.pdf

├─ 任务2-2:【视频】习题讲解.mp4

├─ 任务20-1:【课件】信息论基础-中.pdf

├─ 任务20-2:【视频】信息论基础-中.mp4

├─ 任务21-1:【课件】信息论基础-下.pdf

├─ 任务21-2:【视频】信息论基础-下.mp4

├─ 任务21-4:【实践】案例实践:决策树及其应用.mp4

├─ 任务22-1:Chapter1绪论-2019 V1.pdf

├─ 任务22-2:Chapter3矩阵论-2019 V1.pdf

├─ 任务22-3:Chapter5概率统计-2019 V1.pdf

├─ 任务22-4:Chapter6信息论-2019 V1.pdf

├─ 任务3-1:【课件】第二章:函数求导(上).pdf

├─ 任务3-2:【视频】第二章:函数求导(上).mp4

├─ 任务3-3:【视频】第二章:函数求导(中).mp4

├─ 任务4-1:【课件】第二章-BP算法.pdf

├─ 任务4-2:【视频】第二章:BP算法(上).mp4

├─ 任务4-3:【视频】第二章:BP算法(下).mp4

├─ 任务5-1:【视频】第二章习题讲解.mp4

├─ 任务5-2:【课件】编程实践:BP算法及其应用——波士顿房价预测.pdf

├─ 任务5-3:【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测.mp4

├─ 任务6-1:【课件】第三章:矩阵运算(上).pdf

├─ 任务6-2:【视频】第三章:矩阵运算(上).mp4

├─ 任务7-1:【课件】第三章:矩阵运算(下).pdf

├─ 任务7-2:【视频】第三章:矩阵运算(下).mp4

├─ 任务8-1:【课件】编程实践:矩阵的运算.pdf

├─ 任务8-2:【视频】编程实践:矩阵的运算.mp4

├─ 任务9-1:【课件】第三章:矩阵论(三).pdf

└─ 任务9-2:【视频】第三章:矩阵论(三).mp4
└─代码
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