包含课程

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  22088人 学习人数

  4.5分 课程评分
  机器学习之概率与统计推断

  本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数（CDF／pdf）、常用概率分布及其均值、方差；统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计，估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。

  概率

  统计推断

  机器学习

  数学基础

  人工智能

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  12600人 学习人数

  4.1分 课程评分
  机器学习数学基础之矩阵视频教学

  本课程囊括了机器学习理论中所需要的和线性代数相关的所有知识。帮助想入门机器学习的朋友们快速掌握数学基础。 主要内容： 1. 矩阵的定义、性质、运算、分解以及应用。 2. 线性空间、范数、生成子空间相关知识。

  机器学习

  矩阵

  数学基础

  人工智能

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  6448人 学习人数

  4.5分 课程评分
  机器学习之凸优化

  本门课程是《机器学习之数学基础系列》课程之一，其余两门课程为《机器学习之概率与统计推断》《机器学习之矩阵》。 购买课程后添加小助手为好友（微信ID：superaihelper）加入课程讨论群。

  机器学习

  凸优化

  深度学习

  自然语言处理

  计算机视觉

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