七月機器學習應用班

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教程目錄:
微積分選講
– 極限
– 微分與泰勒級數
– 積分與微積分基本定理
– 牛頓法
– 參考資料
概率統計選講
– 概率與積分
– 條件概率與貝葉斯公式
– 大數定律與中心極限定理
– 矩估計與極大似然估計
– 參考資料
線性代數選講
– 線性映射與矩陣
– 矩陣變換與特征值
– 奇異值分解
– 應用舉例:PCA
– 參考資料
凸優化選講
– 優化與凸優化
– 凸集與凸函數
– 對偶問題與 KKT 條件
– 應用舉例:SVM 的最簡單形式
– 參考資料

教程截圖

七月機器學習應用班

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