第1課 夯實深度學習數據基礎——Julyedu

微積分選講

1）極限



2）微分與泰勒級數





3）積分與微積分基本定理



4）牛頓法





概率統計選講

1）概率與積分




2）條件概率與貝葉斯公式


3）大數定律與中心極限定理




4）矩估計與極大似然估計








線性代數選講

1）線性映射與矩陣




2）矩陣變換與特征值










3）奇異值分解


4）應用舉例：PCA



凸優化選講

1）優化與凸優化




2）凸集與凸函數








3）對偶問題與KKT條件









4）應用舉例：SVM的最簡單形式






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