包含课程

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  211人 学习人数

  4.4分 课程评分
  集合论和数理逻辑基础-数据科学数学

  本课程是集合论和数理逻辑入门课，主要讲解集合论和数理逻辑的基础概念，旨在为学习微积分、线性代数、概率论和最优化课程打下基础。集合论内容包含：集合的基本概念及集合运算。数理逻辑内容包含：什么是命题、命题联结词、谓词和量词、命题的符号化、命题公式真值表、等价命题 等。

  命题

  机器学习

  集合论

  人工智能

  数理逻辑

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  348人 学习人数

  4.3分 课程评分
  微积分-数据科学数学基础

  数据科学从业者的微积分课程。数据科学中会使用到一部分微积分知识，而微积分包含的内容非常多，为了方便数据科学从业者快速掌握所需微积分知识，特打造此课程。

  机器学习

  导数和偏导数

  人工智能

  泰勒多项式

  梯度

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  339人 学习人数

  4.4分 课程评分
  线性代数-数据科学数学基础

  本课程是专为程序员，数据科学（人工智能）学习者、从业者准备的线性代数课程。 课程目标非常明确：让大家能看懂高级统计方法、机器学习和深度学习算法中的线性代数内容。

  矩阵导数

  二次型

  奇异值分解

  矩阵

  特征值

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  2249人 学习人数

  4.7分 课程评分
  极简概率论-数据科学数学基础

  这是一门简单易懂的概率论课程！看教材学概率论实在是看不懂，教材编写者一般会认为教材有老师来讲解，所以自学教材会备受打击。本课程最大特色就是 简单易懂， “简单易懂”意味着我会用简单的语言，你容易听懂的语言教你概率知识，而不是让你越听越晕。没有概率论就没有统计学，也基本上就不存在机器学习了，从而人工智能也不会有今天这样的繁荣发展。如果要从事数据科学行业，不懂概率论或者对概率论一知半解，基本上都要回过头重新学习概率论，因为吃不透概率论就吃不透算法原理，也就只能永远半吊子，在数据科学行业半吊子那基本上就没有你的位置了。各位，还是沉下心来老老实实的把概率论认真的学好吧！别想着速成，速成只会浪费你更多的时间！当然了，找到一个好老师教你，的确可以让你比别人更快的学会学好，比如我的这门概率论教程！

  数据分析

  人工智能

  数学

  大学课程

  统计学

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  307人 学习人数

  4.3分 课程评分
  数理统计-人工智能数学基础

  课程详细介绍了数理统计中的区间估计、假设检验、方差分析、线性回归 、非参数统计和最大似然法等。帮助学员快速掌握人工智能学习过程中涉及到的数理统计知识。

  最大似然法

  非参数统计

  线性回归

  概率论

  假设检验

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