人工智能数学基础

人工智能数学基础32–【第三章微积分】-06偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则    33–【第三章微积分】-07方向导数与梯度及其应用    34–【第三章微积分】-08多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值    35–【第三章微积分】-09矩阵的求导    36–【第三章微积分】-10矩阵的求导在深度学习中的应用    37–【第四章概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义    38–【第四章概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性    39–【第四章概率论】-03随机变量与多维随机变量    40–【第四章概率论】-04期望与方差part1    41–【第四章概率论】-05期望与方差part2    42–【第四章概率论】-06参数的估计    43–【第五章最优化】-1无约束最优化梯度下降    44–【第五章最优化】-2无约束最优化梯度下降    45–【第五章最优化】-3约束最优化    

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