人工智能-数学基础

CSDN学习官方账号

博客专家认证

2018-03-06 08:15:52

人工智能-数学基础
第一章:概述
第一节课程概述
第二章:线性代数
第一节矩阵及矩阵的基本标识
第二节矩阵运算在逻辑回归中的应用
第三节几种特殊的矩阵及矩阵的行列式计算
第四节向量及向量的基本运算
第五节矩阵特征值特征向量的计算
第六节奇异值的分解
第三章:微积分与概率论
第一节极限与导数
第二节导数在梯度下降中的应用
第三节条件概率、全概率、贝叶斯概率公式
第四节随机变量、期望、方差等
第五节各种分布
第四章:同学们新需求
第一节概述(必看)
第二节线性回归-矩阵转换
第三节线性回归-误差值分析
第四节线性回归-似然函数
第五节线性回归-最小二乘

陆永剑
曾就职国内大型的上市软件公司并担任技术骨干及项目经理职务，机器学习、深度学习培训讲师。精通机器学习、深度学习领域等多方面技术。喜欢研究机器学习方向和深度学习的各种开源技术和算法。用最简约的方式去讲授晦涩难懂的知识。同时关注学员们在学习中遇到的问题，不断改进授课方式。目标是让学员们更快更简单的入门。

相关链接：https://edu.csdn.net/course/detail/6442?utm_source=edu_bbs_autocreate

...全文