人工智能数学基础训练营

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教程目錄：
│ 緒論 .mp4
│ 資料.zip
│
├─Week1 線性代數
│ 1.1 向量與矩陣.mp4
│ 1.2 矩陣相關性與矩陣的秩.mp4
│ 1.3 矩陣的範數與迹.mp4
│ 1.4 矩陣變換和矩陣分解.mp4
│
├─Week2：微積分
│ 2.1 集合與函數.mp4
│ 2.2 極限.mp4
│ 2.3 連續函數和微分學.mp4
│ 2.4 積分.mp4
│ 2.5 矩陣的求導與Hessian矩陣.mp4
│
├─Week3 概率論與數理統計
│ 3.1 概率論基礎.mp4
│ 3.2 條件概率.mp4
│ 3.3 概率分布與統計量.mp4
│ 3.4 概率分布進階.mp4
│ 3.5 聯合分布.mp4
│ 3.6 主成分分析法.mp4
│
├─Week4 概率論與信息論
│ 4.1 中心極限定理與矩估計.mp4
│ 4.2 極大似然估計與最大後驗估計.mp4
│ 4.3 貝葉斯統計基礎.mp4
│ 4.4 信息論基礎（信息度量，互信息，交叉熵，KL散度）.mp4
│
└─Week5：優化方法
5.1 最速下降法.mp4
5.2 梯度下降法（SGD，BGD）.mp4
5.3 牛頓下降法，拟牛頓法.mp4
5.4 共轭梯度法.mp4
5.5 adman方法.mp4
5.6 拉格朗日乘數法.mp4