课程介绍

高中数学基础、大学数学基础、AI相关的数学，人工智能=70%数学(包括算法)+30%代码，学好数理化 走遍天下都不怕.

课程目录

• 1、数据分析 2、概率论 3、线性代数与矩阵 4、凸优化 5、微积分 6、古典模型 7、逼近论 8、牛顿法 9、梯度下降 等
• 01
• 1、高中数学基础：集合与函数
• 1、高中数学基础：集合与函数(32分钟)
• 02
• 02、高中数学基础：反函数与6个基本初等函数
• 02、高中数学：反函数与6个基本初等函数(48分钟)
• 03
• 03、高中数学基础：直线、圆与方程
• 03、高中数学基础：直线、圆与方程(29分钟)
• 04
• 04、高中数学基础：数列与不等式
• 04、高中数学基础：数列与不等式(33分钟)
• 05
• 05、高中数学基础：排列与组合
• 05、高中数学基础：排列与组合(27分钟)
• 06
• 06、高中数学基础：角的概念与三角常用公式推导
• 高中数学基础：角的概念与三角常用公式推导(45分钟)
• 07
• 07、高中数学基础：平面向量
• 07、高中数学基础：平面向量(40分钟)
• 083 X) H4 }' a3 S2 w
• 08、高中数学基础：概率与统计
• 08、高中数学基础：概率与统计(26分钟)
• 09
• 09、高中数学基础：随机变量及其分布
• 09、高中数学基础：随机变量及其分布(22分钟)
• 10
• 10、高中数学基础：二项分布与二项式定理
• 10、高中数学基础：二项分布与二项式定理(54分钟)
• 11
• 11、高中数学基础：数列的极限及其准则
• 11、高中数学基础：数列的极限及其准则(30分钟))
• 12
• 12、高中数学基础：函数的极限及自然常数e的由来)
• 高中数学：函数的极限及自然常数e的由来(47分钟)
• 13
• 13、高中数学基础：函数的导数与必须掌握的求导公式
• 高中数学：函数的导数与必须掌握的求导公式(28分钟)
• 14
• 14、高等数学基础：导数的应用1：单调性、凹凸性、极值
• 导数的应用1：单调性、凹凸性、极值(32分钟)
• 15
• 15、高等数学基础：导数的应用2：求极值与最值
• 高等数学基础：导数的应用2：求极值与最值(42分钟)
• 16
• 16、高等数学基础：导数的应用3：泰勒Taylor公式
• 导数的应用3：泰勒Taylor公式(30分钟)
• 17
• 17、高等数学基础：泰勒Taylor公式的应用
• 17、高等数学基础：泰勒Taylor公式的应用(13分钟)
• 18
• 18、高等数学基础：多元函数的概念与极限
• 18、高等数学基础：多元函数的概念与极限(22分钟)
• 19
• 19、高等数学基础：偏导数与方向导数
• 19、高等数学基础：偏导数与方向导数(29分钟)
• 20
• 20、高等数学基础：方向导数的计算与梯度
• 20、高等数学基础：方向导数的计算与梯度(44分钟)
• 21
• 21、高等数学基础：定积分的引例与定义
• 21、高等数学基础：定积分的引例与定义(33分钟)
• 22
• 22、高等数学基础：定积分的性质
• 22、高等数学基础：定积分的性质(23分钟)
• 23
• 23、高等数学基础：线性代数与矩阵
• 23、高等数学基础：线性代数与矩阵(36分钟)
• 24
• 24、高等数学基础：矩阵的运算与行列式
• 24、高等数学基础：矩阵的运算与行列式(46分钟)
• 25
• 25、高等数学基础：矩阵的初等变换
• 25、高等数学基础：矩阵的初等变换(44分钟)
• 26
• 26、高等数学基础：矩阵初等变换计算矩阵的秩
• 矩阵初等变换计算矩阵的秩(29分钟)
• 27
• 27、人工智能相关数学基础：向量组的线性表示与线性相关
• 向量组的线性表示与线性相关(29分钟)
• 28
• 28、人工智能相关数学基础：齐次与非齐次线性方程组解的结构定理
• 齐次与非齐次线性方程组解的结构定理(39分钟)
• 29
• 29、人工智能相关数学基础：特征值与特征向量
• 人工智能相关数学基础：特征值与特征向量(54分钟)
• 30
• 30、人工智能相关数学基础：正交矩阵与矩阵的QR分解
• 正交矩阵与矩阵的QR分解(45分钟)
• 31
• 31、人工智能相关数学基础：向量的导数与概率论初探
• 向量的导数与概率论初探(43分钟)
• 32
• 32、人工智能相关数学基础：联合概率、条件概率与全概率公式
• 联合概率、条件概率与全概率公式(37分钟)
• 33
• 33、人工智能相关数学基础：彻底理解贝叶斯公式（概率公式）
• 彻底理解贝叶斯公式（概率公式）(30分钟)
• 34
• 34、人工智能相关数学基础：随机变量与常见离散型及其分布
• 随机变量与常见离散型及其分布(42分钟)
• 35
• 35、人工智能相关数学基础：泊松分布、几何分布与超几何分布"
• 泊松分布、几何分布与超几何分布(26分钟)
• 36
• 36、人工智能相关数学基础：连续型与均匀分布、指数分布、正态:
• 连续型与均匀分布、指数分布、正态分布等(55分钟)
• 37
• 37、人工智能相关数学基础：数字特征-期望与方差
• 人工智能相关数学：数字特征-期望与方差(30分钟)
• 38
• 38、数字特征：标准差、协方差、相关系数、中心矩、原点矩
• 标准差、协方差、相关系数、中心矩、原点矩(31分钟)
• 39
• 39、相关大数定理与参数估计方法：点估计、矩估计
• 相关大数定理与参数估计：点估计、矩估计(47分钟)
• 40
• 40、参数估计方法：极大似然估计
• 40、参数估计方法：极大似然估计(44分钟) 8 K