机器学习的数学基础(53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计)
file:5-9 本集总结.mp4
file:5-8 KKT条件.mp4
file:5-5 牛顿法.mp4
file:5-7 约束非线性优化.mp4
file:5-4 共轭梯度法.mp4
file:5-3 最速下降法.mp4
file:5-6 拟牛顿法.mp4
file:5-2 优化问题简介.mp4
file:5-1 5.1 本集简介.mp4
file:4-9 极大似然估计.mp4
file:4-8 统计学基本概念.mp4
file:4-6 特征函数与中心极限定理.mp4
file:4-7 统计学基本概念.mp4
file:4-5 大数定律.mp4
file:4-4 期望、方差与条件数学期望.mp4
file:4-2 随机变量与概率分布.mp4
file:4-3 贝叶斯定理.mp4
file:4-10 zuida后验估计.mp4
file:4-13 EM算法.mp4
file:4-12 Bootstrap方法.mp4
file:4-11 蒙特卡洛方法.mp4
file:4-1 本集介绍.mp4
file:4-14 本集总结.mp4
file:3-7 线性方程组.mp4
file:3-9
2026-09-09