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  • 學習時長

    19周/建議每周4個小時

  • 答疑服務

    專屬微信答疑群/講師助教均參與

  • 作業批改

    每章節設計作業/助教及時批改評優

  • 第1章: 引言
  • 第1節: 數學之于機器學習的必要性和重要性
  • 任務1-1: 【課件】第一章:緒論.pdf
  • 免費 任務1-2: 【視頻】第一章:緒論(上) 27:38
  • 免費 任務1-3: 【視頻】第一章:緒論(下) 43:01
  • 任務1-4: 【講義】第一章:緒論.pdf
  • 任務1-5: 【作業講解】習題講解.pdf
  • 第2節: 習題講解
  • 任務2-1: 【作業講解】習題參考答案.pdf
  • 任務2-2: 【視頻】習題講解 07:30
  • 任務2-3: 【資料】第二章課程輔助資料.zip
  • 第2章: 函數求導
  • 第1節: 背景介紹&函數極限&導數
  • 任務3-1: 【課件】第二章:函數求導(上).pdf
  • 任務3-2: 【視頻】第二章:函數求導(上) 32:00
  • 任務3-3: 【視頻】第二章:函數求導(中) 50:55
  • 第2節: 復合函數求導&BP算法案例分析
  • 任務4-1: 【課件】第二章-BP算法.pdf
  • 任務4-2: 【視頻】第二章:BP算法(上) 31:06
  • 任務4-3: 【視頻】第二章:BP算法(下) 40:00
  • 第3節: 習題講解
  • 任務5-1: 【視頻】第二章習題講解 20:00
  • 任務5-2: 【課件】編程實踐:BP算法及其應用——波士頓房價預測.pdf
  • 任務5-3: 【視頻】BP算法及其應用——波士頓房價預測 44:00
  • 任務5-4: 【代碼】BP算法及其應用-波士頓房價預測.rar
  • 第3章: 矩陣論
  • 第1節: 背景介紹优信彩票|官网登录、矩陣基本運算與范數
  • 任務6-1: 【課件】第三章:矩陣運算(上).pdf
  • 任務6-2: 【視頻】第三章:矩陣運算(上) 43:47
  • 第2節: 線性方程組求解优信彩票|官网登录、矩陣的秩、線性空間、逆矩陣、矩陣求導
  • 任務7-1: 【課件】第三章:矩陣運算(下).pdf
  • 任務7-2: 【視頻】第三章:矩陣運算(下) 50:02
  • 第3節: 編程實踐:矩陣的運算
  • 任務8-1: 【課件】編程實踐:矩陣的運算.pdf
  • 任務8-2: 【視頻】編程實踐:矩陣的運算 39:36
  • 第4節: 方陣的特征值與特征向量、矩陣的奇異值分解、二次型
  • 任務9-1: 【課件】第三章:矩陣論(三).pdf
  • 任務9-2: 【視頻】第三章:矩陣論(三) 43:20
  • 第5節: 編程實踐:基于奇異值分解SVD進行智能推薦
  • 任務10-1: 【課件】編程實踐:基于奇異值分解SVD進行智能推薦.pdf
  • 任務10-2: 【代碼】SVD2.rar
  • 任務10-3: 【視頻】編程實踐:基于奇異值分解SVD進行智能推薦.mp4 37:54
  • 第4章: 凸優化
  • 第1節: 凸函數
  • 任務11-1: 【課件】凸函數.pdf
  • 任務11-2: 【視頻】凸函數
  • 任務11-3: 【講義】機器學習數學基礎-優化部分.pdf
  • 第2節: 對偶理論及SVM的對偶求解
  • 任務12-1: 【課件】對偶理論及SVM的對偶求解.pdf
  • 任務12-2: 【視頻】對偶理論及SVM的對偶求解
  • 任務12-3: 【講義】對偶理論及SVM的對偶求解.pdf
  • 第3節: 編程實踐:基于支持向量機 SVM 進行二分類
  • 任務13-1: 【課件】編程實踐:基于支持向量機 SVM 進行二分類.pdf
  • 任務13-2: 【視頻】編程實踐:基于支持向量機 SVM 進行二分類 46:06
  • 任務13-3: 【代碼】編程實踐:基于支持向量機 SVM 進行二分類.rar
  • 第5章: 概率統計
  • 第1節: 第一部分:背景介紹、概率基本定義、隨機事件概率的常用性質
  • 任務14-1: 【課件】概率統計(上).pdf
  • 任務14-2: 【視頻】概率統計(上) 36:00
  • 第2節: 隨機事件&隨機變量
  • 任務15-1: 【課件】概率統計(中).pdf
  • 任務15-2: 【視頻】概率統計(中) 72:40
  • 第3節: 隨機向量&KL散度
  • 任務16-1: 【課件】概率統計(下).pdf
  • 任務16-2: 【視頻】概率統計(下) 72:30
  • 任務16-3: 【課外資料】概率統計.zip
  • 第4節: 極大似然估計&樸素貝葉斯
  • 任務17-1: 【課件】概率統計(終).pdf
  • 任務17-2: 【視頻】極大似然估計&樸素貝葉斯 59:00
  • 第5節: 編程實踐:基于樸素貝葉斯和拉普拉斯平滑預測乳腺癌
  • 任務18-1: 【課件】編程實踐:基于樸素貝葉斯和拉普拉斯平滑預測乳腺癌.pdf
  • 任務18-2: 【視頻】編程實踐:基于樸素貝葉斯和拉普拉斯平滑預測乳腺癌.mp4 29:00
  • 任務18-3: 【代碼&數據】樸素貝葉斯實踐代碼&數據.rar
  • 第6章: 信息論
  • 第1節: 背景介紹:以決策樹(DT)算法為例
  • 任務19-1: 【資料】課程輔助資料
  • 任務19-2: 【課件】信息論基礎-上
  • 任務19-3: 【視頻】信息論上
  • 第2節: 信息論中的基本概念:離散隨機變量與連續隨機變量
  • 任務20-1: 【課件】信息論基礎-中
  • 任務20-2: 【視頻】信息論基礎-中 21:15
  • 第3節: 案例分析:決策樹及其應用(以乳腺癌診斷和信用風險評級為例)
  • 任務21-1: 【課件】信息論基礎-下
  • 任務21-2: 【視頻】信息論基礎-下 37:37
  • 任務21-3: 【編程實踐】基于決策樹和 C4.5 算法進行二分類.rar
  • 任務21-4: 【實踐】案例實踐:決策樹及其應用
  • 第7章: 課程講義(更新)
  • 任務22-1: Chapter1緒論-2019 V1.pdf
  • 任務22-2: Chapter3矩陣論-2019 V1.pdf
  • 任務22-3: Chapter5概率統計-2019 V1.pdf
  • 任務22-4: Chapter6信息論-2019 V1.pdf

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