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简介:
在计算机科学中,人工智能有时被称为机器智能,是由机器展示的智能,与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说,“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器,如“学习”和“解决问题”。
目录:
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├─Week1 线性代数
│ ├─1.1 向量与矩阵.mp4
│ ├─1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4
│ ├─1.3 矩阵的范数与迹.mp4
│ └─1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4
│
├─Week2:微积分
│ ├─2.1 集合与函数.mp4
│ ├─2.2 极限.mp4
│ ├─2.3 连续函数和微分学.mp4
│ ├─2.4 积分.mp4
│ └─2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4
│
├─Week3 概率论与数理统计
│ ├─3.1 概率论基础.mp4
│ ├─3.2 条件概率.mp4
│ ├─3.3 概率分布与统计量.mp4
│ ├─3.4 概率分布进阶.mp4
│ ├─3.5 联合分布.mp4
│ └─3.6 主成分分析法.mp4
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├─Week4 概率论与信息论
│ ├─4.1 中心极限定理与矩估计.mp4
│ ├─4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4
│ ├─4.3 贝叶斯统计基础.mp4
│ └─4.4 信息论基础(信息度量,互信息,交叉熵,KL散度).mp4
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├─Week5:优化方法
│ ├─5.1 最速下降法.mp4
│ ├─5.2 梯度下降法(SGD,BGD).mp4
│ ├─5.3 牛顿下降法,拟牛顿法.mp4
│ ├─5.4 共轭梯度法.mp4
│ ├─5.5 adman方法.mp4
│ └─5.6 拉格朗日乘数法.mp4
│
├─绪论 .mp4
└─资料.zip
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