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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)

📚 资源类型：学习

🏷️ 资源标签：#机器学习#数学基础#高等数学#线性代数#概率论#优化方法#梯度下降#矩阵分解#贝叶斯定理#牛顿法#机器学习的数学基础#数理统计

📁 文件大小：总共53个文件 (2.93GB)

📝 资源收集：夸克资源吧

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资源简介

这套课程系统讲解了机器学习所需的数学基础，涵盖高等数学、线性代数、概率论和优化方法四大模块。课程从微分基础(泰勒展开、梯度下降)到线性代数(矩阵分解、正定性)，再到概率统计(贝叶斯定理、EM算法)，最后到优化方法(牛顿法、KKT条件)，共53集内容。通过理论推导与实例结合，帮助学习者掌握机器学习背后的数学原理，适合希望夯实数学基础的AI学习者。

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