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AI算法工程师-必备基础与机器学习

第三章:人工智能必备高数基础

[回归分析]高阶与分类变量实例-AI必备数学基础

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唐宇迪

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同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。

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1.高等数学基础
2.微积分
3.泰勒公式与拉格朗日
4.线性代数基础
5.特征值与矩阵分解
6.随机变量与概率估计
7.概率论基础
8.数据科学必懂的几种分布
9.核函数变换
10.熵与激活函数
11.回归分析
12.假设检验
13.相关分析
14.方差分析
15.聚类分析
16.贝叶斯分析

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