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程序员数学体系课

课程门数 20
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阶段一：线性代数：批量数据规律的研究
第1周 线性代数入门：由来、与人工智能的关系
线性代数入门：由来、与人工智能的关系
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第2周 矩阵进阶运算与矩阵分解
矩阵进阶运算与矩阵分解
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第3周 特征分解
特征分解
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第4周 奇异值分解SVD
奇异值分解SVD
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第5周 主成分分析PCA
主成分分析PCA
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阶段二：线性代数实战
第6周 Numpy快速上手，用Python实现矩阵
Numpy学习和用Python实现矩阵
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第7周 数据处理方法与矩阵与图形变换
数据处理方法与矩阵与图形变换
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阶段三：微积分：研究数据变化的规律与模型优化
第8周 微积分入门，微积分核心基础
微积分入门，微积分核心基础
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第9周 微积分进阶与多元微积分
微积分进阶与多元微积分
暂未开放
第10周 积分基础
积分基础
暂未开放
阶段四：微积分实战和进阶
第11周 用微积分知识实现一个神经网络
用微积分知识实现一个神经网络
暂未开放
第12周 ROC曲线与分类性能评估
ROC曲线与分类性能评估
暂未开放
第13周 神经网络梯度问题
神经网络梯度问题
暂未开放
第14周 神经网络自动微分
神经网络自动微分
暂未开放
第15周 偏导数与模型优化与支持向量机SVM
偏导数与模型优化与支持向量机SVM
暂未开放
阶段五：概率论：应对现实世界中不确定性、神经网络的理论基础
第16周 概率基础与离散概率分布
概率基础与离散概率分布
暂未开放
第17周 连续概率分布与概率密度估计
连续概率分布与概率密度估计
暂未开放
第18周 最大似然估计，贝叶斯概率
最大似然估计，贝叶斯概率
暂未开放
第19周 贝叶斯回归
贝叶斯回归
暂未开放
阶段六：综合实战、总结
第20周 大语言模型实现：深入大语言模型的核心数学原理
大语言模型的实现和背后的数学原理
暂未开放

学习进度 -

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